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index 4e6f775..a00dfc0 100644
--- a/pages/배낭 문제 (Knapsack Problem).md	
+++ b/pages/배낭 문제 (Knapsack Problem).md	
@@ -14,15 +14,15 @@ deck:: Logseq/coding tip
 		- id:: 69c7aa4b-2786-4234-ab56-b64506c9ae9e
 		  1. **Fractional Knapsack (분할 가능 배낭 문제):** 물건을 쪼갤 수 있는 경우 -> {{c1 그리디(Greedy) 알고리즘 :: 사용 알고리즘?}}으로 풀이
 		  
-		  2. **0-1 Knapsack (0-1 배낭 문제):** 물건을 쪼갤 수 없는 경우 (넣거나/안 넣거나). -> {{c1 DP(동적 계획법)}}로 풀이
+		  2. **0-1 Knapsack (0-1 배낭 문제):** 물건을 쪼갤 수 없는 경우 (넣거나/안 넣거나). -> {{c1 DP(동적 계획법) :: 사용 알고리즘?}}로 풀이
 -
 - ### **0-1 배낭 문제의 DP 풀이 (2차원 배열)**
 	- **상태 정의:** dp[i][w] = {{c1 i번째 물건까지 고려했을 때, 배낭의 임시 무게 한도가 w일 때 얻을 수 있는 최대 가치 :: 말로 풀어서 설명할 것!}}
 	  id:: 69c7a933-f266-4fb2-b2a1-d384d24c47b4
 	- **점화식 (가장 중요!):**
-		- ▶︎ 현재 물건의 무게가 w보다 커서 배낭에 못 넣을 때: dp[i][w] = {{c1 dp[i-1][w]}}                                               ▶︎ 넣을 수 있을 때 : dp[i][w] = {{c1 max(dp[i-1][w], dp[i-1][w - weight[i]] + value[i])}} 
-		  extra:: 즉, 이전 물건까지의 최적해를 그대로 가져오거나, 현재 물건을 넣기 위해 배낭 공간을 비웠을 때의 최적해에 현재 가치를 더한 것 중 더 큰 값을 선택한다냥!
+		- ▶︎ 현재 물건의 무게가 w보다 커서 배낭에 못 넣을 때: dp[i][w] = {{c1 dp[i-1][w]}}                                                ▶︎ 넣을 수 있을 때 : dp[i][w] = {{c1 max(dp[i-1][w], dp[i-1][w - weight[i]] + value[i])}} 
 		  id:: 69c7a933-c467-408c-856b-2b7ad4197e51
+		  extra:: 즉, 이전 물건까지의 최적해를 그대로 가져오거나, 현재 물건을 넣기 위해 배낭 공간을 비웠을 때의 최적해에 현재 가치를 더한 것 중 더 큰 값을 선택한다.
 	- **시간/공간 복잡도:** {{c1 $O(N * W)$}} (N: 물건 개수, W: 배낭의 최대 무게)
 	  id:: 69c7a933-5096-444e-9c15-8ca2b16936d9
 	- **코드**
@@ -32,7 +32,7 @@ deck:: Logseq/coding tip
 		  W : 배낭의 최대 용량
 		  N : 물건의 갯수
 		  weight : i번째 물건의 무게를 나열한 배열(N+1 크기의 배열로 인덱스 1번부터 N번까지 값이 들어가있음)
-		  value : i번째 물건의 가치를 나열한 배열((N+1 크기의 배열로 인덱스 1번부터 N번까지 값이 들어가있음))
+		  value : i번째 물건의 가치를 나열한 배열(N+1 크기의 배열로 인덱스 1번부터 N번까지 값이 들어가있음)
 		  
 		  위 매개변수를 입력으로 받는 2차원 배열을 이용해 가장 배낭문제를 푸는 파이썬 함수(knapsack_2d)를 작성하라 #card
 			- ```python
@@ -44,9 +44,9 @@ deck:: Logseq/coding tip
 			          for i in range(1, N + 1):
 			              for w in range(1, W + 1):
 			                  # 1. 현재 물건의 무게가 배낭 용량보다 작거나 같아서 '넣을 수 있는' 경우
-			                  if weight[i-1] <= w:
+			                  if weight[i] <= w:
 			                      # (넣는 경우의 가치) vs (안 넣는 경우의 가치) 중 최댓값
-			                      dp[i][w] = max(value[i-1] + dp[i-1][w - weight[i-1]], dp[i-1][w])
+			                      dp[i][w] = max(value[i] + dp[i-1][w - weight[i-1]], dp[i-1][w])
 			                  # 2. 물건이 너무 무거워서 '못 넣는' 경우
 			                  else:
 			                      # 이전 물건까지의 최적해를 그대로 가져옴
@@ -76,7 +76,7 @@ deck:: Logseq/coding tip
 		  W : 배낭의 최대 용량
 		  N : 물건의 갯수
 		  weight : i번째 물건의 무게를 나열한 배열(N+1 크기의 배열로 인덱스 1번부터 N번까지 값이 들어가있음)
-		  value : i번째 물건의 가치를 나열한 배열((N+1 크기의 배열로 인덱스 1번부터 N번까지 값이 들어가있음))
+		  value : i번째 물건의 가치를 나열한 배열(N+1 크기의 배열로 인덱스 1번부터 N번까지 값이 들어가있음)
 		  
 		  위 매개변수를 입력으로 받는 2차원 배열을 이용해 가장 배낭문제를 푸는 파이썬 함수(knapsack_1d)를 작성하라 #card
 			- ```python