猴子摘香蕉问题人工智能python

猴子摘香蕉问题是一种经典的动态规划（Dynamic Programming，简称DP）问题，它常用于演示如何解决最优化决策过程。假设有一根很长的香蕉树，猴子每次可以从任一高度跳到比当前高度低一个或两个的位置去摘更高处的香蕉。问题是：设计算法找出让猴子尽可能吃到最高处香蕉的最小跳跃次数。

在Python中，可以使用二维数组或者列表来存储每个位置需要的最大跳跃次数，然后按照递推的方式更新这个数组，直到达到香蕉树的顶部。关键思路是从下往上计算，每一步都尝试跳一个或两个单位，选择其中最优解。

以下是简单的Python代码示例：

def min_jumps(height):
    if not height or height[0] == 0:
        return 0
    dp = [float('inf')] * len(height)
    dp[0] = 0
    for i in range(1, len(height)):
        if i >= 2:
            dp[i] = min(dp[i], 1 + min(dp[i - 1], dp[i - 2]))
        else:
            dp[i] = min(dp[i], 1 + dp[i - 1])
    return dp[-1]

# 使用示例
heights = [3, 6, 2, 5, 7, 8]
print(min_jumps(heights))  # 输出：3 (最少需要3次跳跃)