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chapter_greedy/fractional_knapsack_problem.md

@@ -315,9 +315,40 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="fractional_knapsack.swift"
-    [class]{Item}-[func]{}
+    /* 物品 */
+    class Item {
+        var w: Int // 物品重量
+        var v: Int // 物品价值
 
-    [class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
+        init(w: Int, v: Int) {
+            self.w = w
+            self.v = v
+        }
+    }
+
+    /* 分数背包：贪心 */
+    func fractionalKnapsack(wgt: [Int], val: [Int], cap: Int) -> Double {
+        // 创建物品列表，包含两个属性：重量、价值
+        var items = zip(wgt, val).map { Item(w: $0, v: $1) }
+        // 按照单位价值 item.v / item.w 从高到低进行排序
+        items.sort(by: { -(Double($0.v) / Double($0.w)) < -(Double($1.v) / Double($1.w)) })
+        // 循环贪心选择
+        var res = 0.0
+        var cap = cap
+        for item in items {
+            if item.w <= cap {
+                // 若剩余容量充足，则将当前物品整个装进背包
+                res += Double(item.v)
+                cap -= item.w
+            } else {
+                // 若剩余容量不足，则将当前物品的一部分装进背包
+                res += Double(item.v) / Double(item.w) * Double(cap)
+                // 已无剩余容量，因此跳出循环
+                break
+            }
+        }
+        return res
+    }
     ```
 
 === "Zig"

chapter_greedy/greedy_algorithm.md

@@ -196,7 +196,25 @@ status: new
 === "Swift"
 
     ```swift title="coin_change_greedy.swift"
-    [class]{}-[func]{coinChangeGreedy}
+    /* 零钱兑换：贪心 */
+    func coinChangeGreedy(coins: [Int], amt: Int) -> Int {
+        // 假设 coins 列表有序
+        var i = coins.count - 1
+        var count = 0
+        var amt = amt
+        // 循环进行贪心选择，直到无剩余金额
+        while amt > 0 {
+            // 找到小于且最接近剩余金额的硬币
+            while i > 0 && coins[i] > amt {
+                i -= 1
+            }
+            // 选择 coins[i]
+            amt -= coins[i]
+            count += 1
+        }
+        // 若未找到可行方案，则返回 -1
+        return amt == 0 ? count : -1
+    }
     ```
 
 === "Zig"

chapter_greedy/max_capacity_problem.md

@@ -276,7 +276,26 @@ $$
 === "Swift"
 
     ```swift title="max_capacity.swift"
-    [class]{}-[func]{maxCapacity}
+    /* 最大容量：贪心 */
+    func maxCapacity(ht: [Int]) -> Int {
+        // 初始化 i, j 分列数组两端
+        var i = 0, j = ht.count - 1
+        // 初始最大容量为 0
+        var res = 0
+        // 循环贪心选择，直至两板相遇
+        while i < j {
+            // 更新最大容量
+            let cap = min(ht[i], ht[j]) * (j - i)
+            res = max(res, cap)
+            // 向内移动短板
+            if ht[i] < ht[j] {
+                i += 1
+            } else {
+                j -= 1
+            }
+        }
+        return res
+    }
     ```
 
 === "Zig"

chapter_greedy/max_product_cutting_problem.md

@@ -253,7 +253,26 @@ $$
 === "Swift"
 
     ```swift title="max_product_cutting.swift"
-    [class]{}-[func]{maxProductCutting}
+    /* 最大切分乘积：贪心 */
+    func maxProductCutting(n: Int) -> Int {
+        // 当 n <= 3 时，必须切分出一个 1
+        if n <= 3 {
+            return 1 * (n - 1)
+        }
+        // 贪心地切分出 3 ，a 为 3 的个数，b 为余数
+        let a = n / 3
+        let b = n % 3
+        if b == 1 {
+            // 当余数为 1 时，将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
+            return pow(3, a - 1) * 2 * 2
+        }
+        if b == 2 {
+            // 当余数为 2 时，不做处理
+            return pow(3, a) * 2
+        }
+        // 当余数为 0 时，不做处理
+        return pow(3, a)
+    }
     ```
 
 === "Zig"

chapter_hashing/hash_map.md

@@ -86,7 +86,7 @@ comments: true
 
     ```python title="hash_map.py"
     # 初始化哈希表
-    hmap: Dict = {}
+    hmap: dict = {}
     
     # 添加操作
     # 在哈希表中添加键值对 (key, value)

chapter_stack_and_queue/deque.md

@@ -91,7 +91,7 @@ comments: true
 
     ```python title="deque.py"
     # 初始化双向队列
-    deque: Deque[int] = collections.deque()
+    deque: deque[int] = collections.deque()
     
     # 元素入队
     deque.append(2)      # 添加至队尾

chapter_stack_and_queue/queue.md

@@ -88,7 +88,7 @@ comments: true
     # 初始化队列
     # 在 Python 中，我们一般将双向队列类 deque 看作队列使用
     # 虽然 queue.Queue() 是纯正的队列类，但不太好用，因此不建议
-    que: Deque[int] = collections.deque()
+    que: deque[int] = collections.deque()
     
     # 元素入队
     que.append(1)