def fibonacci(n):dp = [0, 1] + [0] * (n - 1) # 初始化动态规划数组for i in range(2, n + 1):dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] # 计算斐波那契数列的第 i 项print(dp)return dp[n] # 返回斐波那契数列的第 n 项# 示例用法
n = 10 # 计算斐波那契数列的第 10 项
result = fibonacci(n)
print(f"斐波那契数列的第 {n} 项是：{result}")- 定义了一个名为
fibonacci的函数，该函数接受一个整数n作为参数，并返回斐波那契数列的第n项。 - 我们使用一个动态规划数组
dp来存储计算过程中的中间结果，其中dp[i]表示斐波那契数列的第i项。通过迭代计算dp[i]的值， - 我们可以逐步计算出整个斐波那契数列的值。最后，我们返回
dp[n]，即斐波那契数列的第n项的值。
动态规划问题的特征：
- 最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解。
- 无后效性：即子问题的解被计算出来后，可以被保存起来以供后面子问题重复使用，不必重新计算。
- 重叠子问题：子问题之间存在相似或相同的情况，即存在重叠的子问题。
