只需要根据5天的车辆数目（621，271，778，830，632）来决定这五天最优的停车位修建的数量，采用动态规划的方法，用python代码解决

要使用Python实现动态规划来确定五天最优的停车位修建数量，我们可以创建一个二维数组来存储每天停车位需求与前一天停车位需求之间的关系。假设`parking需求[i]`表示第i天的需求，我们可以定义状态`dp[i]`为前i天累计停车需求的最佳解决方案。

# 假设 parking_requests 是一个包含五天车辆数目的列表
parking_requests = [621, 271, 778, 830, 632]

# 初始化动态规划数组
n_days = len(parking_requests)
dp = [[0] * n_days for _ in range(n_days)]

# 动态规划的核心逻辑
for i in range(1, n_days):
    dp[i][i] = parking_requests[i]  # 最终一天直接修建当天需求
    for j in range(i):
        dp[i][j] = dp[i - 1][j] + parking_requests[i]  # 每天新增停车位等于前一天需求加上当前天需求

# 找到最优方案，即总需求最少的停车位修建情况
optimal_solution = min(dp[-1])

print(f"最优的停车位修建数量为: {optimal_solution}")

这段代码计算了五天内以最节省成本的方式修建停车位的最小总数。