题记

动态规划是蓝桥杯常考的题型，同时也是建模常考的规划。但是我翻了一些博客，我发现很少有用Python实现。所以，参照几篇博客进行总结和归纳后，我整理出来了全面的动态规划使用场景+代码。

动态规划是什么？

看一遍就理解：动态规划详解 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)

这位大佬写的真的通俗易懂，方便大家理解。文中涉及的代码转换成Python代码如下：

 线性规划的分类及代表问题

线性动规：拦截导弹，合唱队形，挖地雷，建学校，剑客决斗等；

区域动规：石子合并，加分二叉树，统计单词个数，炮兵布阵等；

树形动规：贪吃的九头龙，二分查找书，聚会的欢乐，数字三角形等；

背包问题：01背包问题，完全背包问题，分组背包问题，二维背包，装箱问题，挤牛奶等；

应用实例：最短路径问题，项目管理，网络流优化等。

 一、线性动归

 1.青蛙跳阶

青蛙跳阶-递归

def numWays(n):
    if n==1:
        return 1
    elif n==2:
        return 2
    else:
        return numWays(n-1)+numWays(n-2)
n=eval(input())
print(numWays(n)%1000000007)

青蛙跳阶-带备忘录的递归

lt=[1,2]
for i in range(2,n):
    lt.append(lt[i-1]+lt[i-2])
n=eval(input())
print(lt[n-1]%1000000007)

青蛙跳阶-自底向上的动态规划

a,b=1,2
n=eval(input())
for i in range(2,n):
    a,b=b,(a+b)%1000000007
print(b)

2.穷举分析

s=input()#输入格式x1,x2,x3,...
ls=list(map(int,s.split(',')))
n=len(ls)
dp=[1 for i in range(n)]
maxlen=1
for i in range(n):
    for j in range(0,i):
        if ls[i]>ls[j]:
            dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)
    maxlen=max(maxlen,dp[i])
print(maxlen)
print(dp)

结果： （和博客中分析结果一致）

 分析：这道题看起来真的挺难的，但是如果正确分析，就会发现其实这道题的代码很简单。所以这个题的解决思路要重点关注。

3.钢条切割

题目和分析见这篇博客的[动态规划小试牛刀]

算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟_HankingHu的博客-CSDN博客_动态规划

钢条切割-递归

value=[0,1,5,8,9,10,17,17,20,24,30]
length=list(range(0,11))#定义价格和长度
def cutmax(n):
    if n<=0:
        return 0
    elif n==1:
        return 1
    else:
        q=value[n]
        for i in range(1,n):
            q=max(q,cutmax(i)+cutmax(n-i))
        return q
x=eval(input())
print(cutmax(x))

钢条切割-备忘录

这道题的备忘录方法没什么意思，备忘录方法无非是在递归的时候记录下已经调用过的子函数的值。过程：定义函数-->循环调用函数+保存结果，代码太长太冗余了，直接学习动态规划方法吧。

钢条切割-自底向上的动态规划

value=[0,1,5,8,9,10,17,17,20,24,30]
x=eval(input())
valuemax=value.copy()
if x>10:
    valuemax+=[0]*(x-10)
for i in range(1,x+1):
    for j in range(1,i):
        valuemax[i]=max(valuemax[i],valuemax[j]+valuemax[i-j])
print(valuemax[x])

4.合唱队形问题

动态规划——合唱队 - Achilles_Heel - 博客园 (cnblogs.com)

这个博客也是用Python写的，我改进了一下。

问题补充：（我一开始的疑问）

问题分析中有这样的描述：（第i位同学被重复计算了一次），但是同样存在第i位同学不被重复计算的情况（如下图），这时-1就使合唱人数变小。但是我发现这时的升序人数+降序人数一定小于i取i-1或者i+1时：i=i+1时，升序=4，降序=3；i=i时，升序=3，降序=3。所以虽然当等于i时计算结果有误，但是不会影响最大值的选取。

 在3.穷举分析的代码基础上写代码（对照答案结果一样）

s=input()#输入格式x1,x2,x3,...
ls=list(map(int,s.split(',')))
n=len(ls)
up=[1 for i in range(n)]
down=[1 for i in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(0,i):
        if ls[i]>ls[j]:
            up[i]=max(up[i],up[j]+1)
        if ls[n-i-1]>ls[n-j-1]:
            down[n-i-1]=max(down[n-i-1],down[n-j-1]+1)
maxlen=[]
for k in range(n):
    maxlen.append(n-(up[k]+down[k])+1)
print(min(maxlen))
print(up)
print(down)
print(maxlen)

 二、区域动归

1.石子合并

动态规划之合并石子_Zekary的博客-CSDN博客_石子合并问题c语言

解法非常清晰，代码转成Python代码如下。

目标方程：minCost [ i ] [ i + k - 1] = min(minCost[ i ][ j ] + minCost[j + 1][ i + k - 1] + theCost)来源【算法笔记】区域型动态规划_石子并归_小宋今天要早睡的博客-CSDN博客_区域动态规划

s=input() #输入格式x1,x2,x3,...
ls=list(map(int,s.split(',')))
n=len(ls)
summ=[]
for i in range(n):
    t=[]
    for j in range(n):
        if j<i:
            t.append(0)
        elif j==i:
            t.append(ls[i])
        else:
            t.append(t[j-1]+ls[j])
    summ.append(t)

dp=[[0 for i in range(n)] for j in range(n)]
for i in range(n):
    if i<n-1:
        dp[i][i+1]=ls[i]+ls[i+1]

for t in range(2,n+1):
    for i in range(n-t):
        a=dp[i][i+t-1]+summ[i][i+t]
        b=dp[i+1][i+t]+summ[i][i+t]
        for j in range(1,t-1):
            b=min(b,dp[i][i+j]+dp[i+j+1][i+t]+summ[i][i+t])
        dp[i][t+i]=min(a,b)
print(dp[0][n-1])

 2.加分二叉树

自从计算机二级开始我就对二叉树充满畏惧感，一开始碰到这道题也是完全不想看的状态，但是这种题还挺多的，之前碰到什么左孩子右兄弟也是完全不会做。。。所以这道题我要克服恐惧！

【题解】加分二叉树_Fool-Fish的博客-CSDN博客

这篇博客就是我的学习内容，内容很清晰，而且排版令人很舒服。

def p(L,r):
    if L>r:
        return
    print(root[L][r],end=' ')
    if L==r:
        return
    p(L,root[L][r]-1)
    p(root[L][r]+1,r)   #输出根节点函数
    
n=eval(input())
s=input()
a=[0]+list(map(int,s.split()))

dp=[[0 for i in range(n+1)] for j in range(n+1)]    #用来保存节点的得分
root=[[0 for i in range(n+1)] for j in range(n+1)]  #用来保存i,j的共同的根节点

for i in range(1,n+1):
    dp[i][i]=a[i]
    dp[i][i-1]=1
    root[i][i]=i  #构造初始的数据

for len in range(1,n):
    for L in range(1,n-len+1):
        r=L+len
        dp[L][r]=dp[L+1][r]+a[L]
        root[L][r]=L
        #print('len,L,r=',len,L,r)
        for k in range(L+1,r):
            if dp[L][r]<dp[L][k-1]*dp[k+1][r]+a[k]:
                dp[L][r]=dp[L][k-1]*dp[k+1][r]+a[k]  #取最大得分
                root[L][r]=k 

print(dp[1][n])
p(1,n)

结果：

 从图中可以看出来计算分数一步一步的过程，结果相同。代码在题库中测试，百分百通过。

 三、树形动态规划

1.贪吃的九头龙

【NOI2002】贪吃的九头龙_SSLGZ_yyc的博客-CSDN博客

【这里看起来比较难，待补充】【最近要期中考试了，之后再补】

四、背包问题

1. 01背包

01背包问题详解（浅显易懂）_Iseno_V的博客-CSDN博客_01背包问题详解

背包问题的小试牛刀，这个比较容易，讲的也很详细，懂了这个之后复杂的背包问题就比较容易懂了。

n=eval(input())
V=eval(input())
s1=input()  #w1,w2,w3,...
w=[0]+list(map(int,s1.split(',')))
s2=input()  #v1,v2,v3,...
v=[0]+list(map(int,s2.split(',')))

f=[0 for i in range(V+1)]
for i in range(1,n+1):
    for j in range(V,w[i]-1,-1):
        f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i])

print(f[V])

2.背包九讲

dd大牛的《背包九讲》 - 知乎 (zhihu.com)

这个比较完整，讲解也比较详细易懂，也比较长，但是没有题目和代码。

背包九讲----整理+例题_smiling~的博客-CSDN博客_背包九讲

这个讲解不那么详细，但是最重要的dp方程都给出来了。如果前面的代码都跟着我一起学习过一遍了，思路也不需要讲的那么详细其实也可以明白了。所以这个也推荐看，但是代码是C++，后续陆续补充其中代码。【两个博客可以对照学习，代码可以来参照我的代码】

我直接用acwing的题库测试代码，通过的代码会放在这里。

注意一下，acwing网站里的Python编译器是Python2.x版本的，所以有些地方会莫名其妙报错，所以有些函数要稍微改一下。比如：input-->raw_input 

 1.01背包：acwing02 2. 01背包问题 - AcWing题库

n,V=map(int,raw_input().split(' '))
w=[0];v=[0]
for i in range(n):
    t1,t2=map(int,raw_input().split(' '))
    w.append(t1)
    v.append(t2)

f=[0 for i in range(V+1)]
for i in range(1,n+1):
    for j in range(V,w[i]-1,-1):
        f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i])
    #print('i=',i,'\t','f=',f)

print(f[V])

 

 输出一下结果可以清晰的看到往背包里加入物品的过程。

2. 完全背包：acwing03 3. 完全背包问题 - AcWing题库

n,V=map(int,raw_input().split())
w=[0];v=[0]
for i in range(n):
    t1,t2=map(int,raw_input().split())
    w.append(t1)
    v.append(t2)

f=[0 for i in range(V+1)]
for i in range(1,n+1):
    for j in range(w[i],V+1):
        f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+v[i])
    #print('i=',i,'\t','f=',f)

print(f[V])

3.多重背包：

【先写到这，待补充】