dwa实现静态规划代码

动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种通过将问题划分为子问题，并根据子问题的解构建最优解的方法。下面是一个使用动态规划实现静态规划的代码示例：

首先，我们定义一个函数dp_solver，它接受一个整数n作为参数，表示待求解的问题规模。我们使用一个大小为n的数组dp来存储子问题的解。

def dp_solver(n):
    # 创建一个大小为n的数组dp，初始化所有元素为0
    dp = [0] * n

    # 处理基本情况
    dp[0] = 1  # 当n=0时，只有一种解法

    # 通过动态规划解决子问题
    for i in range(1, n):
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]  # 根据状态转移方程 dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] 计算dp[i]

    return dp[n-1]  # 返回问题规模为n时的最优解

上述代码实现了一个求解问题的动态规划算法。在该例子中，我们使用动态规划求解一个经典的问题，即斐波那契数列。函数dp_solver接受一个整数n作为参数，返回斐波那契数列中第n个数的值。在这个例子中，我们使用了动态规划的思想，根据已经计算出的子问题的解来构建最优解。通过迭代地计算每个子问题的解，我们最终可以得到问题规模为n的最优解。

总结：上述代码通过动态规划的思想，使用递归方式计算子问题的解，并利用这些子问题的解构建最终的最优解。