只需要根据5天的车辆数目来决定这五天最优的停车位修建的数量，这个问题有哪些好的解决方法

要根据5天的车辆数目决定最优停车位修建数量，可以采用动态规划（Dynamic Programming）的方法，假设每天的车辆数目为`v1`, `v2`, ..., `vn`。这个问题可以通过构建一个状态数组`dp`来解决，其中`dp[i]`表示在前`i`天修建车位后的总成本，我们需要找到使`dp[n]`（n天后的总成本）最小的车位修建策略。

下面是一种可能的解题思路：

1. 初始化：设置`dp[0]`为0，因为第一天不需要修建车位；对于其他天，如果车位不足，则设初始成本为正无穷大，以便后续选择不修建车位作为最优策略。

   dp = [float('inf')] * n
   dp[0] = 0

2. 动态规划状态转移：对于每一天`i`（从1到n），遍历前一天的每个可能的车位数`j`（0到`vi`）。如果有足够的车位满足当天需求，计算当前天的成本`c`（可能包括固定建设和维护费用），更新`dp[i]`为`min(dp[i], dp[j] + c)`。

   for i in range(1, n):
       for j in range(max(0, vi - dp[i-1]), min(vi+1, dp[i-1])):
           if j >= vi:  # 够用，不需要额外修建
               dp[i] = min(dp[i], dp[j])
           else:
               dp[i] = min(dp[i], dp[j] + cost_of_construction_and_maintenance)

3. 最终答案：`dp[n]`即为最优的总成本。

注意这里`cost_of_construction_and_maintenance`是修建和维护单个车位的成本，可以根据实际需求设定。边界处理非常重要，如引用[2]提到的，要确保第一个状态`dp[0]`包含特殊情况（当天车位数刚好等于车辆数）。