动态规划（dynamic programming），简称 dp。是刷leetcode、刷ob的主要算法之一。（逃

动态规划其实有挺多问题有他使用的场景的，比如是数据库的JOIN 。如果你深入了解过数据库原理的话，数据库的多表 JOIN 是真的复杂。

动态规划，和递归是类似的，都是一种分而治之的思想。递归的思想，就一些情况下其实是存在着重复计算的。而递归可优化成动态规划的原因，或者说动态规划的性质吧，就是递归中的每一步都是最优解，每一步的最优解都可以根据上一步的结果得出。并且每一步中都存在着重复计算的问题。

问题描述

这样说有点抽象，具个例子吧，就是几乎每本教材将递归的时候都会讲到的斐波那契数列（兔子队列）。原本的问题描述是这样的，假设第1个月有1对刚诞生的兔子，第2个月进入成熟期，第3个月开始生育兔子，而1对成熟的兔子每月会生1对兔子，兔子永不死去……那么，由1对初生兔子开始，12个月后会有多少对兔子呢？

这个问题。答案肯定是当前月的兔子书 = 上个月的兔子数 + 新生的兔子数。

而新生的兔子数又刚好又等于上上个月的兔子数。所以可以得出结论是当前月的兔子书 = 上个月的兔子数 + 上上个月的兔子数。

抽象出来就是

用 c++ 描述就是

long fib(int n) {
    return n < 2 ? 1 : fib(n - 1) + fib(n - 2); 
}

数学描述和程序实现是简洁的，但是这程序就存在这很多的重复计算

比如：计算 F(4)

F(4) = F(3) + F(2);
F(3) = F(2) + F(1); //重复计算了 F(2)
F(2) = F(1) + F(0); //重复计算了 F(1)
F(1) = 1; 
//...

就意味着，程会序算得很慢，你可以试试 fib(100)看看。速度感人了。这里的时间复杂度可是O(2^n)

但这也存在这非常明显的优化空间。

首先，F(10) 这样的函数是不会因为外部状态发生改变的，也就是说跟什么时间、网络io是一点关系都没有的。F(10) 的答案是恒定的，F(9) 、F(8)的答案也是是恒定的。符合每一步都是最优解，当然也符合每一步都可以通过上一步的结果中得出答案。

其次，这是每一步中都会重复计算的问题。

那么怎样优化。

哈希？

如果没有学过动态规划，正常人最快想到的方法应该是哈希表吧。既然是重复计算，我将重复的结果保存一下就好了。也很容易写出这样的代码

long fib(int n, map<int, long> &map) {
    if (map.count(n) > 0)
        return map[n];
    else {
        long val = n < 2 ? 1 : fib(n - 1, map) + fib(n - 2, map);
        map.insert({n, val});
        return val;
    }
}

虽说这种方式是可行了。比如计算 Fib（100），比上面的一段代码快多了。但这种方式不够优雅。本质上也只是在递归的层面上做了一些优化。而哈希表这种数据结构存储值的话，内存会有一些浪费，而且要处理key冲突的问题。

数组？

想想计算 fib（100），也就是100次运算，用个数组存储值就可以了。所以可以写成这样。（这其实已经是dp的思路了）

long fib(int n, vector<long> &array) {
  if (array[n] != 0)
    return array[n];
  else {
    long val = n < 2 ? 1 : fib(n - 1, array) + fib(n - 2, array);
    array[n] = val;
    return val;
  }
}

递归的思维是自顶向下，和我们在解数学题的时候的思维是一致的。而如果用自底向上的思路呢？就会写成这样。

long fib(int n) {
  if (n < 2)
    return 1;
  vector<long> array(n + 1, 0);
  array[0] = 1;
  array[1] = 1;

  for (int i = 2; i <= n; i++) {
    array[i] = array[i - 1] + array[i - 2];
  }
  return array[n];
}

应该来讲就更合符，过程式编程语言或者说是机器语言的思维了。我会觉得这种方式比较难想一点。

更好的方式

如果用自底向上的思维。从上面的代码可以看出，其实真的不需要一个数组的空间。只需知道上一步的值和上上一步的值就可以了。

就可以写成这样

long fib(int n) {
  if (n < 2)
    return 1;
  long p1 = 1;
  long p2 = 1;

  for (int i = 2; i <= n; i++) {
    long val = p1 + p2;
    p1 = p2;
    p2 = val;
  }
  return p2;
}

再精简一下，去掉 if 就变成这样了

long fib(int n) {

  long p1 = 0;
  long p2 = 1;

  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    long val = p1 + p2;
    p1 = p2;
    p2 = val;
  }
  return p2;
}

总结

总结一下就是，如果纯粹用递归的思维去解决问题，其实是简单的，是符合我们以前解决数学问题的思维的。这种思维在编程语言的实现中，就有重复计算的问题。动态规划会用表格化的思想去解决问题。

可能是我思维定型了吧，就算大学不怎么学习数学，也学了十年数学。（也没怎么acm训练）以前的思维很难转向计算机那种思维，我解决问题的方式往往是先写递归的实现，再慢慢地转成自底向上的动态规划。。。

从递归到动态规划（一）斐波那契数列

问题描述

哈希？

数组？

更好的方式

总结