krahets
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# 动态规划问题特性
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在上节中，我们学习了动态规划问题的暴力解法，从递归树中观察到海量的重叠子问题，以及了解到动态规划是如何通过记录解来优化时间复杂度的。
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实际上，动态规划最常用来求解最优方案问题，例如寻找最短路径、最大利润、最少时间等。**这类问题不仅包含重叠子问题，往往还具有另外两大特性：最优子结构、无后效性**。
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在本节中，我们将通过两个例题，一同探究以下几个问题：
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1. 动态规划与分治算法的区别是什么。
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2. 最优子结构在动态规划问题中的表现形式。
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3. 无后效性的含义，其对动态规划的意义是什么。
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## 最优子结构
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我们对爬楼梯问题稍作改动，使之更加适合展示最优子结构概念。
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!!! question "爬楼梯最小代价"
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给定一个楼梯，你每步可以上 $1$ 阶或者 $2$ 阶，每一阶楼梯上都贴有一个非负整数，表示你在该台阶所需要付出的代价。给定一个非负整数数组 $cost$ ，其中 $cost[i]$ 表示在第 $i$ 个台阶需要付出的代价，$cost[0]$ 为地面起始点。请计算最少需要付出多少代价才能到达顶部？
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如下图所示，若第 $1$ , $2$ , $3$ 阶的代价分别为 $1$ , $10$ , $1$ ，则从地面爬到第 $3$ 阶的最小代价为 $2$ 。
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设 $dp[i]$ 为爬到第 $i$ 阶累计付出的代价，由于第 $i$ 阶只可能从 $i - 1$ 阶或 $i - 2$ 阶走来，因此 $dp[i]$ 只可能等于 $dp[i - 1] + cost[i]$ 或 $dp[i - 2] + cost[i]$ 。为了尽可能减少代价，我们应该选择两者中较小的那一个，即：
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$$
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dp[i] = \min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]
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$$
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这便可以引出「最优子结构」的含义：**原问题的最优解是从子问题的最优解构建得来的**。对于本题，我们从两个子问题最优解 $dp[i-1]$ , $dp[i-2]$ 中挑选出较优的那一个，并用它构建出原问题 $dp[i]$ 的最优解。
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相较于分治算法问题，动态规划问题的解也是由其子问题的解构成的。不同的是，**动态规划中子问题的解不仅揭示了问题的局部最优解，而且还通过特定的递推关系链接起来，共同构建出原问题的全局最优解**。
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那么，上节的爬楼梯题目有没有最优子结构呢？它要求解的是方案数量，看似是一个计数问题，但如果换一种问法：求解最大方案数量。我们意外地发现，**虽然题目修改前后是等价的，但最优子结构浮现出来了**：第 $n$ 阶最大方案数量等于第 $n-1$ 阶和第 $n-2$ 阶最大方案数量之和。所以说，最优子结构的是一个比较宽泛的概念，在不同问题中会有不同的含义。
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根据以上状态转移方程，以及初始状态 $dp[1] = cost[1]$ , $dp[2] = cost[2]$ ，我们可以得出动态规划解题代码。
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=== "Java"
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```java title="min_cost_climbing_stairs_dp.java"
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[class]{min_cost_climbing_stairs_dp}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="min_cost_climbing_stairs_dp.cpp"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "Python"
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```python title="min_cost_climbing_stairs_dp.py"
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[class]{}-[func]{min_cost_climbing_stairs_dp}
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```
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=== "Go"
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```go title="min_cost_climbing_stairs_dp.go"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "JavaScript"
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```javascript title="min_cost_climbing_stairs_dp.js"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "TypeScript"
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```typescript title="min_cost_climbing_stairs_dp.ts"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "C"
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```c title="min_cost_climbing_stairs_dp.c"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="min_cost_climbing_stairs_dp.cs"
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[class]{min_cost_climbing_stairs_dp}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="min_cost_climbing_stairs_dp.swift"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "Zig"
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```zig title="min_cost_climbing_stairs_dp.zig"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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=== "Dart"
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```dart title="min_cost_climbing_stairs_dp.dart"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDP}
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```
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这道题同样也可以进行状态压缩，将一维压缩至零维，使得空间复杂度从 $O(n)$ 降低至 $O(1)$ 。
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=== "Java"
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```java title="min_cost_climbing_stairs_dp.java"
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[class]{min_cost_climbing_stairs_dp}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="min_cost_climbing_stairs_dp.cpp"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "Python"
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```python title="min_cost_climbing_stairs_dp.py"
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[class]{}-[func]{min_cost_climbing_stairs_dp_comp}
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```
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=== "Go"
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```go title="min_cost_climbing_stairs_dp.go"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "JavaScript"
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```javascript title="min_cost_climbing_stairs_dp.js"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "TypeScript"
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```typescript title="min_cost_climbing_stairs_dp.ts"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "C"
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```c title="min_cost_climbing_stairs_dp.c"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="min_cost_climbing_stairs_dp.cs"
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[class]{min_cost_climbing_stairs_dp}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="min_cost_climbing_stairs_dp.swift"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "Zig"
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```zig title="min_cost_climbing_stairs_dp.zig"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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=== "Dart"
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```dart title="min_cost_climbing_stairs_dp.dart"
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[class]{}-[func]{minCostClimbingStairsDPComp}
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```
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## 无后效性
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「无后效性」是动态规划能够有效解决问题的重要特性之一，定义为：**给定一个确定的状态，它的未来发展只与当前状态有关，而与当前状态过去所经历过的所有状态无关**。
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以爬楼梯问题为例，给定状态 $i$ ，它会发展出状态 $i+1$ 和状态 $i+2$ ，分别对应跳 $1$ 步和跳 $2$ 步。在做出这两种选择时，我们无需考虑状态 $i$ 之前的状态，即它们对状态 $i$ 的未来没有影响。
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然而，如果我们向爬楼梯问题添加一个约束，情况就不一样了。
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!!! question "带约束爬楼梯"
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给定一个共有 $n$ 阶的楼梯，你每步可以上 $1$ 阶或者 $2$ 阶，**但不能连续两轮跳 $1$ 阶**，请问有多少种方案可以爬到楼顶。
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例如，爬上第 $3$ 阶仅剩 $2$ 种可行方案，其中连续三次跳 $1$ 阶的方案不满足约束条件，因此被舍弃。
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在该问题中，**下一步选择不能由当前状态（当前楼梯阶数）独立决定，还和前一个状态（上轮楼梯阶数）有关**。如果上一轮是跳 $1$ 阶上来的，那么下一轮就必须跳 $2$ 阶。
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不难发现，此问题已不满足无后效性，状态转移方程 $dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]$ 也失效了，因为 $dp[i-1]$ 代表本轮跳 $1$ 阶，但其中包含了许多“上一轮跳 $1$ 阶上来的”方案，而为了满足约束，我们不能将 $dp[i-1]$ 直接计入 $dp[i]$ 中。
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为了解决该问题，我们需要扩展状态定义：**状态 $[i, j]$ 表示处在第 $i$ 阶、并且上一轮跳了 $j$ 阶**，其中 $j \in \{1, 2\}$ 。此状态定义有效地区分了上一轮跳了 $1$ 阶还是 $2$ 阶，我们可以据此来决定下一步该怎么跳：
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- 当 $j$ 等于 $1$ ，即上一轮跳了 $1$ 阶时，这一轮只能选择跳 $2$ 阶；
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- 当 $j$ 等于 $2$ ，即上一轮跳了 $2$ 阶时，这一轮可选择跳 $1$ 阶或跳 $2$ 阶；
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在该定义下，$dp[i, j]$ 表示状态 $[i, j]$ 对应的方案数。由此，我们便能推导出以下的状态转移方程：
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$$
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\begin{cases}
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dp[i, 1] = dp[i-1, 2] \\
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dp[i, 2] = dp[i-2, 1] + dp[i-2, 2]
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\end{cases}
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$$
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最终，返回 $dp[n, 1] + dp[n, 2]$ 即可，两者之和代表爬到第 $n$ 阶的方案总数。
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=== "Java"
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```java title="climbing_stairs_constraint_dp.java"
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[class]{climbing_stairs_constraint_dp}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="climbing_stairs_constraint_dp.cpp"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "Python"
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```python title="climbing_stairs_constraint_dp.py"
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[class]{}-[func]{climbing_stairs_constraint_dp}
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```
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=== "Go"
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```go title="climbing_stairs_constraint_dp.go"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "JavaScript"
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```javascript title="climbing_stairs_constraint_dp.js"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "TypeScript"
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```typescript title="climbing_stairs_constraint_dp.ts"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "C"
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```c title="climbing_stairs_constraint_dp.c"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="climbing_stairs_constraint_dp.cs"
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[class]{climbing_stairs_constraint_dp}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="climbing_stairs_constraint_dp.swift"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "Zig"
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```zig title="climbing_stairs_constraint_dp.zig"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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=== "Dart"
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```dart title="climbing_stairs_constraint_dp.dart"
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[class]{}-[func]{climbingStairsConstraintDP}
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```
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在上面的案例中，由于仅需多考虑前面一个状态，我们仍然可以通过扩展状态定义，使得问题恢复无后效性。然而，许多问题具有非常严重的“有后效性”，例如：
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!!! question "爬楼梯与障碍生成"
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给定一个共有 $n$ 阶的楼梯，你每步可以上 $1$ 阶或者 $2$ 阶。**规定当爬到第 $i$ 阶时，系统自动会给第 $2i$ 阶上放上障碍物，之后所有轮都不允许跳到第 $2i$ 阶上**。例如，前两轮分别跳到了第 $2, 3$ 阶上，则之后就不能跳到第 $4, 6$ 阶上。请问有多少种方案可以爬到楼顶。
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在这个问题中，下次跳跃依赖于过去所有的状态，因为每一次跳跃都会在更高的阶梯上设置障碍，并影响未来的跳跃。对于这类问题，动态规划往往难以解决，或是因为计算复杂度过高而难以应用。
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实际上，许多组合优化问题（例如著名的旅行商问题）都不满足无后效性。对于这类问题，我们通常会选择使用其他方法，例如启发式搜索、遗传算法、强化学习等，从而降低时间复杂度，在有限时间内得到能够接受的局部最优解。
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