動態規劃背後的基本思想非常簡單。就是將乙個問題拆分為子問題，一般來說這些子問題都是非常相似的，那麼我們可以通過只解決一次每個子問題來達到減少計算量的目的。
一旦得出每個子問題的解，就儲存該結果以便下次使用。
斐波那契數列就是從 0 和 1 開始，後面的數都是前兩個數之和
0，1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89…
那麼顯然易見，我們可以通過遞迴的方式來完成求解斐波那契數列
function
fib(n)
console.
log(
fib(10)
)//55
動態規劃的本質其實就是兩點
自底向上分解子問題
通過變數儲存已經計算過的解
根據上面兩點，我們的斐波那契數列的動態規劃思路也就出來了
斐波那契數列從 0 和 1 開始，那麼這就是這個子問題的最底層
通過陣列來儲存每一位所對應的斐波那契數列的值
function
fib(n)
return array[n]
}console.
log(
fib(
100)
)//354224848179262000000
直接來分析能放三種物品的情況，也就是最後一行
當容量少於 3 時，只取上一行對應的資料，因為當前容量不能容納物品 3
當容量 為 3 時，考慮兩種情況，分別為放入物品 3 和不放物品 3
2.1 不放物品 3 的情況下，總價值為 10
2.2 放入物品 3 的情況下，總價值為 12，所以應該放入物品 3
當容量 為 4 時，考慮兩種情況，分別為放入物品 3 和不放物品 3
3.1 不放物品 3 的情況下，總價值為 10
3.2 放入物品 3 的情況下，和放入物品 1 的價值相加，得出總價值為 15，所以應該放入物品 3
當容量 為 5 時，考慮兩種情況，分別為放入物品 3 和不放物品 3
4.1 不放物品 3 的情況下，總價值為 10
4.2 放入物品 3 的情況下，和放入物品 2 的價值相加，得出總價值為 19，所以應該放入物品 3
/**
* @param w 物品重量
* @param v 物品價值
* @param c 總容量
* @returns
*/function
knapsack
(w, v,c)
// 自底向上開始解決子問題，從物品 2 開始
for(
let i =
1; i < length; i++)}
}return array[length -1]
[c]}
0, 3, 4, 17, 2, 8, 6, 10
對於以上這串數字來說，最長遞增子串行就是 0, 3, 4, 8, 10，可以通過以下**更清晰的理解
function
lis(n)}}
let res =
1for
(let i =
0; i < array.length; i++
)return res
}
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