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problems/1723.find-minimum-time-to-finish-all-jobs.md

@@ -58,7 +58,7 @@ https://leetcode-cn.com/problems/find-minimum-time-to-finish-all-jobs/
 
 需要注意的是**能力检测** 部分，我们需要枚举所有的情况，而不是像大多数能力检测二分那样直接一次遍历，这是因为这道题可以**不连续** 地选择多个 job。这提示我们使用回溯来解决。
 
-初始化一个长度为 k 的 workloads， workloads[i] 表示第 i 个功能目前的工时。如果第 i 个工人可以做，就**贪心地**进行选择。否则，我们尝试下一个 job。
+初始化一个长度为 k 的 workloads， workloads[i] 表示第 i 个工人👷目前的工时。如果第 i 个工人可以做，就**贪心地**进行选择。否则，我们尝试下一个 job。
 
 除此之外，我们需要对算法进行剪枝，否则无法通过所有的测试用例。
 
@@ -84,11 +84,13 @@ class Solution:
                     workloads[i] += jobs[pos]
                     if backtrack(pos + 1, workloads, limit): return True
                     workloads[i] -= jobs[pos]
+                # 剪枝
                 if workload == 0:
                     return False
             return False
         def possible(limit):
             return backtrack(0, [0] * k, limit)
+        # 剪枝
         jobs.sort(reverse=True)
         l, r = jobs[0], sum(jobs)
         while l <= r:
@@ -115,16 +117,20 @@ k 二进制位为 1 表示选取任务 k，否则表示不选取任务 k。
 
 那么转移方程为：
 
-$$
+<!-- $$
   dp[i][j]=\left\{
   \begin{aligned}
   min(dp[i][j], max(dp[i-1][j - sub], sum[sub])) &  & i > 0 \\
   sum[j] & & i == 0 \\
   \end{aligned}
   \right.
-$$
+$$ -->
 
-这里枚举子集可进行子集枚举优化策略，具体可看我的 91 天学算法的《基础篇 - 枚举》部分的讲义 。
+![](https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gs0a7pgkgaj30u204ejrs.jpg)
+
+其中 sub 是 j 的子集， sum(sub) 指的是任务情况如 sub 二进制表示那样的完成的**总时间**。
+
+因此我们必须枚举所有 j 的子集 sub。这里枚举子集可进行子集枚举优化策略，具体可看我的 91 天学算法的《基础篇 - 枚举》部分的讲义 。
 
 提示：