diff --git "a/problems/0122.\344\271\260\345\215\226\350\202\241\347\245\250\347\232\204\346\234\200\344\275\263\346\227\266\346\234\272II.md" "b/problems/0122.\344\271\260\345\215\226\350\202\241\347\245\250\347\232\204\346\234\200\344\275\263\346\227\266\346\234\272II.md"
index 88d4654a03..44157bac92 100644
--- "a/problems/0122.\344\271\260\345\215\226\350\202\241\347\245\250\347\232\204\346\234\200\344\275\263\346\227\266\346\234\272II.md"
+++ "b/problems/0122.\344\271\260\345\215\226\350\202\241\347\245\250\347\232\204\346\234\200\344\275\263\346\227\266\346\234\272II.md"
@@ -4,7 +4,7 @@
 </a>
 
 
-## 122.买卖股票的最佳时机II
+# 122.买卖股票的最佳时机II
 
 [力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/)
 
@@ -16,19 +16,19 @@
 
 
 示例 1:
-输入: [7,1,5,3,6,4]
-输出: 7
-解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4。随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
+* 输入: [7,1,5,3,6,4]
+* 输出: 7
+* 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4。随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
 
 示例 2:
-输入: [1,2,3,4,5]
-输出: 4
-解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
+* 输入: [1,2,3,4,5]
+* 输出: 4
+* 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
 
 示例 3:
-输入: [7,6,4,3,1]
-输出: 0
-解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
+* 输入: [7,6,4,3,1]
+* 输出: 0
+* 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 
 提示：
 * 1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
@@ -43,7 +43,7 @@
 
 想获得利润至少要两天为一个交易单元。
 
-## 贪心算法
+### 贪心算法
 
 这道题目可能我们只会想，选一个低的买入，在选个高的卖，在选一个低的买入.....循环反复。
 
@@ -92,7 +92,7 @@ public:
 * 时间复杂度O(n)
 * 空间复杂度O(1)
 
-## 动态规划
+### 动态规划
 
 动态规划将在下一个系列详细讲解，本题解先给出我的C++代码（带详细注释），感兴趣的同学可以自己先学习一下。
 
@@ -128,9 +128,9 @@ public:
 
 一旦想到这里了，很自然就会想到贪心了，即：只收集每天的正利润，最后稳稳的就是最大利润了。
 
-# 其他语言版本
+## 其他语言版本
 
-## Java 
+### Java 
 
 ```java
 // 贪心思路
@@ -168,7 +168,7 @@ class Solution { // 动态规划
 
 
 
-## Python 
+### Python 
 ```python
 class Solution:
     def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
@@ -192,7 +192,7 @@ class Solution:
         return dp[-1][1]
 ```
 
-## Go 
+### Go 
 ```golang
 //贪心算法
 func maxProfit(prices []int) int {
@@ -228,7 +228,7 @@ func maxProfit(prices []int) int {
 }
 ```
 
-## Javascript
+### Javascript
 贪心
 ```Javascript
 var maxProfit = function(prices) {
@@ -264,7 +264,7 @@ const maxProfit = (prices) => {
 };
 ```
 
-## C
+### C
 ```c
 int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
     int result = 0;