动态规划
本人利用博客主要还是为了更好整理当前我所看过的知识，俗话说：好记性不如烂笔头，
*****************只有尝试失败才能看清自己与世界*****************
此次是有关动态规划的一些简单整理：
废话不多说，开始主题内容：
动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。不像搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。
动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划算法，可以解决各类最优化问题。因此读者在学习时，除了要对基本概念和方法正确理解外，必须具体问题具体分析处理，以丰富的想象力去建立模型，用创造性的技巧去求解。我们也可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行分析、讨论，逐渐学会并掌握这一设计方法。（讲的挺深刻，脑壳痛！！！）
而且动态规划的种类也有好几种，本人能力实在有限，只会最简单的了。
相信大家最反感的就是了解一种东西但偏偏又要看定义，这时，我们可以通过简单的例子来 走访一遍 所谓的 “动态规划” ！
这里有一个简单的例子可以来帮助我们理解：
1. 最短路径距离问题
Problem ：周末，小明同学想要去小红的同学的家里玩，但由于他是第一次来，对城市路线及距离还不熟悉，所以他去当地商店买了一张市区小地图，同时他对地图中的路线点及距离进行了简单的整理，制作成了一个n * n 矩阵
1 2 3 4
1 1 3 5
5 0 2 3
3 3 4 0
假设小明的家是左上角，小红的家是右下角（上图矩阵只是一个例子）先小明求助于你，你能帮小明找到最短的路径长度吗（题目规定小明只能向下和向右走，矩阵的数字代表这个路线的距离）
INPUT
输入分两组，第一组占一行，是一个数n，代表这个行列相等矩阵的行数
第二组是这个n阶方阵；
OUTPUT
假设一定存在最短路径，输出这个最短路径的长度
Sample Input
4
1 2 3 4
1 1 3 5
5 0 2 3
3 3 4 0
Sample Output
8
分析： 思路就是我们要遍历整个矩阵的数字，找出最短的一条路线到达终点。假如我们到达了（i，j）处，那么（i，j）这个位置应该是由（i-1，j）或者（i，j-1）变化而来的，以此向前推，挑出最短的那个距离加起来，然后一直遍历，直到遍历完成（本人不适合讲内容，还是看代码吧）
在这里插入代码片
//*******2020.2.3**************////
//*****************************//
//*******ysj*******动态规划****//
//#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<math.h>
const int SIZE = 3e3+5;
//const int inf = 0x7fffffff;
using namespace std;
int dp[SIZE][SIZE] = { 0 }; //创建动态规划决策表并初始化
int a[SIZE][SIZE];
int main()
{
int n,i,j;
cin>>n;
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
cin>>a[i][j];
for(i=1;i<=n;i++)
{
for(j=1;j<=n;j++)
{
if(i==1&&j==1)
{
dp[i][j]=a[i][j];
}
else if(i==1&&j!=1)
{
dp[i][j]=a[i][j]+dp[i][j-1];
}
else if(i!=1&&j==1)
{
dp[i][j]=a[i][j]+dp[i-1][j];
} //以上三个判断条件都是边界值定义，这是要注意的地方
else
{
dp[i][j]=a[i][j]+min( dp[i-1][j], dp[i][j-1] ); //从前向后一步遍历，找出两个距离最小的那个
}
}
}
cout<<dp[n][n]<<endl;
return 0;
}
实在不理解我们可以将例子中的动态规划决策表画出来
看右下角（4,4）是不是就是8了，至于是怎么实现的好好琢磨一下，最好自己能动手画个表就更好了！！！！
时间问题就找到了这一个例题，欢迎大佬来指教小弟
qq一⑦一二零四85三3，十分期待！！！
