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chapter_dynamic_programming/dp_problem_features/index.html

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 dp[i] = \min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]
 \]</div>
 <p>这便可以引出「最优子结构」的含义：<strong>原问题的最优解是从子问题的最优解构建得来的</strong>。对于本题，我们从两个子问题最优解 <span class="arithmatex">\(dp[i-1]\)</span> , <span class="arithmatex">\(dp[i-2]\)</span> 中挑选出较优的那一个，并用它构建出原问题 <span class="arithmatex">\(dp[i]\)</span> 的最优解。</p>
-<p>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，<strong>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</strong>。</p>
+<p>相较于分治问题，动态规划问题的解也是由其子问题的解构成的。不同的是，<strong>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</strong>。</p>
 <p>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，<strong>虽然题目修改前后是等价的，但最优子结构浮现出来了</strong>：第 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 阶最大方案数量等于第 <span class="arithmatex">\(n-1\)</span> 阶和第 <span class="arithmatex">\(n-2\)</span> 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。</p>
 <p>根据以上状态转移方程，以及初始状态 <span class="arithmatex">\(dp[1] = cost[1]\)</span> , <span class="arithmatex">\(dp[2] = cost[2]\)</span> ，我们可以得出动态规划解题代码。</p>
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