动态规划本质依然是递归算法，只不过是满足特定条件的递归算法；动态规划是一个设计感比较强，艺术感比较强的一种算法设计思想。

什么是动态规划

定义

将原问题拆解成若干子问题，同时保存子问题的答案，使得每个子问题只求解一次，最终获得原问题的答案。

我们先解决小数据量的问题，之后层层递推来解决更大数据量的问题，通常这个过程就叫做动态规划。这个时间和记忆化搜索的时间复杂度是相当的，不过动态规划没有递归的调用，不需要额外调用和栈空间。
动态规划是一个设计感比较强，艺术感比较强的一种算法设计思想。

一个简单例子

```c++

#include 
#include 

using namespace std;

int num = 0;

int fib( int n ){

    num ++;

    if( n == 0 )
        return 0;

    if( n == 1 )
        return 1;

    return fib(n-1) + fib(n-2);
}

int main() {

    num = 0;

    int n = 42;
    time_t startTime = clock();
    int res = fib(n);
    time_t endTime = clock();

    cout


#### 分析

>通过计时我们会发现这个算法很慢，为什么这个解法效率这么低呢？当我们需要计算fib(5)时，它的递归树是：

[![](http://oseihavwm.bkt.clouddn.com/Fibonacci.png)](http://oseihavwm.bkt.clouddn.com/Fibonacci.png)

>从这个图可以看出这里面有大量的重复计算，我们怎样避免呢，我们可以在程序的外面做一个数组memo，其实memo[i]就记忆了第i个斐波那契数列。

#include 
#include 
#include 
using namespace std;

vector memo;
int num = 0;

// 记忆化搜索
int fib( int n ){

    num ++;

    if( n == 0 )
        return 0;

    if( n == 1 )
        return 1;

    if( memo[n] == -1 )
        memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2);

    return memo[n];
}

int main() {

    num = 0;

    int n = 42;
    memo = vector(n+1,-1);

    time_t startTime = clock();
    int res = fib(n);
    time_t endTime = clock();

    cout


>我们采用一个memo数组来记忆，所以叫做记忆化搜索。记忆化搜索其实就是在递归的过程中添加计划化，是一种自上向下的解决问题，我们假设基本的问题已经解决了，我们已经会求fib(n-1)和fib(n-2)了，那么我们就能求第n个数了。

>如果我们能自上而下解决问题，我们也能自下而上解决问题，只不过很多时候我们习惯于前者。

```c++

    #include 
    #include 
    #include 
    using namespace std;

    // 动态规划
    int fib( int n ){

        vector memo(n+1, -1);

        memo[0] = 0;
        memo[1] = 1;
        for( int i = 2 ; i

第一个动态规划问题

leetcode 70. 爬楼梯

解题思路

我们来看一下递归的思路，把一个大的问题分解成小的问题。

代码实现（递归）

#include 
    #include 

    using namespace std;

    // 记忆化搜索
    class Solution {
    private:
        vector memo;

        int calcWays(int n){

            if( n == 0 || n == 1)
                return 1;

            if( memo[n] == -1 )
                memo[n] = calcWays(n-1) + calcWays(n-2);

            return memo[n];
        }
    public:
        int climbStairs(int n) {

            memo = vector(n+1,-1);
            return calcWays(n);
        }
    };

代码实现（动态规划）

我们会发现和上面斐波那契一样，很轻易可以转化为动态规划解法。

#include 
    #include 

    using namespace std;

    // 动态规划
    class Solution {

    public:
        int climbStairs(int n) {

            vector memo(n+1, -1);
            memo[0] = 1;
            memo[1] = 1;

            for ( int i = 2; i

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发现重叠子问题

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解题思路

对于一个问题如果没有思路时，我们可以先考虑暴力解法。话句话说，我们使用什么样的方式，才能把正整数n的所有分割枚举出来，我们无法知道有几重循环，通常我们需要使用递归的手段。
暴力解法：回溯遍历将一个数做分割的所有可能性。O(2^n)

之所以递归树存在，是因为它有最优子结构
通过求子问题的最优解，可以获得原问题的最优解。

最优子结构

通过求子问题的最优解，可以获得原问题的最优解

代码实现

实现1

    #include 
    #include 

    using namespace std;

    class Solution {
    private:
        int max3( int a , int b , int c ){
            return max( a , max(b,c) );
        }

        // 将n进行分割(至少分割两部分), 可以获得的最大乘积
        int breakInteger( int n ){

            if( n == 1 )
                return 1;

            int res = -1;
            for( int i = 1 ; i = 1 );
            return breakInteger(n);
        }
    };

实现2

它包含重叠子问题，下面是记忆化搜索版本：


    class Solution {
    private:
        vector memo;

        int max3( int a , int b , int c ){
            return max( a , max(b,c) );
        }

        // 将n进行分割(至少分割两部分), 可以获得的最大乘积
        int breakInteger( int n ){

            if( n == 1 )
                return 1;

            if( memo[n] != -1 )
                return memo[n];

            int res = -1;
            for( int i = 1 ; i = 1 );
            memo = vector(n+1, -1);
            return breakInteger(n);
        }
    };

实现3 动态规划

下面我们使用自底向上的方法，也就是动态规划解决这个问题


    class Solution {

    private:
        int max3( int a , int b , int c ){
            return max(max(a,b),c);
        }
    public:
        int integerBreak(int n) {

            // memo[i] 表示将数字i分割(至少分割成两部分)后得到的最大乘积
            vector memo(n+1, -1);

            memo[1] = 1;
            for ( int i = 2; i

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状态的定义和状态转移

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状态的定义

考虑偷取[x...n-1]范围里的房子（函数定义）

状态的转移

f(0) = max{ v(0) + f(2), v(1) + f(3), v(2) + f(4), … , v(n-3) + f(n-1), v(n-2), v(n-1)}(状态转移方程)

解题思路

首先依然是如果没有思路的话，先考虑暴力解法。检查所有的房子，对每个组合，检查是否有相邻的房子，如果没有，记录其价值，找最大值。O((2^n)*n)

注意其中对状态的定义：
考虑偷取[x…n-1]范围里的房子(函数的定义)

根据对状态的定义，决定状态的转移：
f(0) = max{ v(0) + f(2), v(1) + f(3), v(2) + f(4), … , v(n-3) + f(n-1), v(n-2), v(n-1)}(状态转移方程)

实际上我们的递归函数就是在实现状态转移。

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实现代码

    class Solution {
    private:
        // memo[i] 表示考虑抢劫 nums[i...n) 所能获得的最大收益
        vector memo;

        // 考虑抢劫nums[index...nums.size())这个范围的所有房子
        int tryRob( vector &nums, int index){

            if( index >= nums.size() )
                return 0;

            if( memo[index] != -1 )
                return memo[index];

            int res = 0;
            for( int i = index ; i & nums) {

            memo = vector(nums.size(), -1);
            return tryRob(nums, 0);
        }
    };

动态规划解法


    class Solution {

    public:
        int rob(vector& nums) {

            int n = nums.size();

            if( n == 0 ) {
                return 0;
            }

            // memo[i] 表示考虑抢劫 nums[i...n) 所能获得的最大收益
            vector memo(n, 0);
            memo[n-1] = nums[n-1];
            for( int i = n-2 ; i >= 0 ; i -- ) {
                for (int j = i; j

状态的另一种定义

我们所强调的是对于动态规划来说，我们要清晰自己对状态的定义，在我们之前的定义我们是去考虑偷取[x…n-1]范围里的房子(函数的定义)。对于同样的问题，很多时候我们可以设立不同的状态得到同样正确的答案。

改变对状态的定义：
考虑偷取[0…x]范围里的房子(函数的定义)。实现如下：

记忆化搜索代码实现

class Solution {

private:
    vector memo;
    //考虑偷取[0..x]范围里的房子
    int tryRob(vector&nums, int index){
        if (index = 0; i--){
            res = max(res, nums[i] + tryRob(nums, i - 2));
        }
        memo[index] = res;
        return res;
    }

public:

    int rob(vector& nums) {
        int n = nums.size();
        memo = vector(n + 1, -1);
        if (n == 0){
            return 0;
        }

        return tryRob(nums, n-1);
    }
};

动态规划代码实现

class Solution {

public:

    //考虑偷取[0..x]范围里的房子
    int rob(vector& nums) {
        int n = nums.size();
        vector memo(n, -1);

        if (n == 0){
            return 0;
        }

        memo[0] = nums[0];

        for(int i = 1; i = 0; j --){
                memo[i] = max(memo[i], nums[j] + (j-2 >= 0? memo[j-2]: 0));
            }
        }

        return memo[n-1];

    }
};

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