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读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便解决如下题目：
| LeetCode | 力扣 | 难度 |
|---|---|---|
| 486. Predict the Winner | 486. 预测赢家 | 🟠 |
| 877. Stone Game | 877. 石子游戏 | 🟠 |
上一篇文章 几道智力题 中讨论到一个有趣的「石头游戏」，通过题目的限制条件，这个游戏是先手必胜的。但是智力题终究是智力题，真正的算法问题肯定不会是投机取巧能搞定的。所以，本文就借石头游戏来讲讲「假设两个人都足够聪明，最后谁会获胜」这一类问题该如何用动态规划算法解决。
博弈类问题的套路都差不多，下文参考 这个 YouTube 视频 的思路讲解，其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后，别人再问你什么俩海盗分宝石，俩人拿硬币的问题，你就告诉别人：我懒得想，直接给你写个算法算一下得了。
我们把力扣第 877 题「石头游戏」改的更具有一般性：
你和你的朋友面前有一排石头堆，用一个数组 piles 表示，piles[i] 表示第 i 堆石子有多少个。你们轮流拿石头，一次拿一堆，但是只能拿走最左边或者最右边的石头堆。所有石头被拿完后，谁拥有的石头多，谁获胜。
石头的堆数可以是任意正整数，石头的总数也可以是任意正整数，这样就能打破先手必胜的局面了。比如有三堆石头 piles = [1, 100, 3]，先手不管拿 1 还是 3，能够决定胜负的 100 都会被后手拿走，后手会获胜。
假设两人都很聪明，请你写一个 stoneGame 函数，返回先手和后手的最后得分（石头总数）之差。比如上面那个例子，先手能获得 4 分，后手会获得 100 分，你的算法应该返回 -96。
这样推广之后就变成了一道难度比较高的动态规划问题了，力扣第 486 题「预测赢家」就是一道类似的问题：
函数签名如下：
boolean PredictTheWinner(int[] nums);
// 注意：cpp 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
bool PredictTheWinner(vector<int>& nums);
# 注意：python 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
# 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
def PredictTheWinner(nums: List[int]) -> bool:
// 注意：go 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
func PredictTheWinner(nums []int) bool {}
// 注意：javascript 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
var PredictTheWinner = function(nums) {}
那么如果有了一个计算先手和后手分差的 stoneGame 函数，这道题的解法就直接出来了：
public boolean PredictTheWinner(int[] nums) {
// 先手的分数大于等于后手，则能赢
return stoneGame(nums) >= 0;
}
// 注意：cpp 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
bool PredictTheWinner(vector<int>& nums) {
// 先手的分数大于等于后手，则能赢
return stoneGame(nums) >= 0;
}
# 注意：python 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
# 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
def PredictTheWinner(nums: List[int]) -> bool:
# 先手的分数大于等于后手，则能赢
return stoneGame(nums) >= 0
// 注意：go 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
func PredictTheWinner(nums []int) bool {
// 先手的分数大于等于后手，则能赢
return stoneGame(nums) >= 0
}
// 注意：javascript 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
var PredictTheWinner = function(nums) {
// 先手的分数大于等于后手，则能赢
return stoneGame(nums) >= 0;
};
这个 stoneGame 函数怎么写呢？博弈问题的难点在于，两个人要轮流进行选择，而且都贼精明，应该如何编程表示这个过程呢？其实不难，还是按照 动态规划核心框架 中强调多次的套路，首先明确 dp 数组的含义，然后只要找到「状态」和「选择」，一切就水到渠成了。
一、定义 dp 数组的含义
定义 dp 数组的含义是很有技术含量的，同一问题可能有多种定义方法，不同的定义会引出不同的状态转移方程，不过只要逻辑没有问题，最终都能得到相同的答案。
我建议不要迷恋那些看起来很牛逼，代码很短小的解法思路，最好是稳一点，采取可解释性最好，最容易推广的解法思路。本文就给出一种博弈问题的通用设计框架。
介绍 dp 数组的含义之前，我们先看一下 dp 数组最终的样子：
下文讲解时，认为元组是包含 first 和 second 属性的一个类，而且为了节省篇幅，将这两个属性简写为 fir 和 sec。比如按上图的数据，我们说 dp[1][3].fir = 11，dp[0][1].sec = 2。
先回答几个读者可能提出的问题：
这个二维 dp table 中存储的是元组，怎么编程表示呢？这个 dp table 有一半根本没用上，怎么优化？很简单，都不要管，先把解题的思路想明白了再谈也不迟。
以下是对 dp 数组含义的解释：
dp[i][j].fir = x 表示，对于 piles[i...j] 这部分石头堆，先手能获得的最高分数为 x。
dp[i][j].sec = y 表示，对于 piles[i...j] 这部分石头堆，后手能获得的最高分数为 y。
举例理解一下，假设 piles = [2, 8, 3, 5]，索引从 0 开始，那么：
dp[0][1].fir = 8 意味着：面对石头堆 [2, 8]，先手最多能够获得 8 分；dp[1][3].sec = 5 意味着：面对石头堆 [8, 3, 5]，后手最多能够获得 5 分。
我们想求的答案是先手和后手最终分数之差，按照这个定义也就是 dp[0][n-1].fir - dp[0][n-1].sec，即面对整个 piles，先手的最优得分和后手的最优得分之差。
二、状态转移方程
写状态转移方程很简单，首先要找到所有「状态」和每个状态可以做的「选择」，然后择优。
根据前面对 dp 数组的定义，状态显然有三个：开始的索引 i，结束的索引 j，当前轮到的人。
dp[i][j][fir or sec]
其中：
0 <= i < piles.length
i <= j < piles.length
对于这个问题的每个状态，可以做的选择有两个：选择最左边的那堆石头，或者选择最右边的那堆石头。 我们可以这样穷举所有状态：
n = piles.length
for 0 <= i < n:
for j <= i < n:
for who in {fir, sec}:
dp[i][j][who] = max(left, right)
上面的伪码是动态规划的一个大致的框架，这道题的难点在于，两人足够聪明，而且是交替进行选择的，也就是说先手的选择会对后手有影响，这怎么表达出来呢？
根据我们对 dp 数组的定义，很容易解决这个难点，写出状态转移方程：
dp[i][j].fir = max(piles[i] + dp[i+1][j].sec, piles[j] + dp[i][j-1].sec)
dp[i][j].fir = max( 选择最左边的石头堆 , 选择最右边的石头堆 )
# 解释：我作为先手，面对 piles[i...j] 时，有两种选择：
# 要么我选择最左边的那一堆石头 piles[i]，局面变成了 piles[i+1...j]，
# 然后轮到对方选了，我变成了后手，此时我作为后手的最优得分是 dp[i+1][j].sec
# 要么我选择最右边的那一堆石头 piles[j]，局面变成了 piles[i...j-1]
# 然后轮到对方选了，我变成了后手，此时我作为后手的最优得分是 dp[i][j-1].sec
if 先手选择左边:
dp[i][j].sec = dp[i+1][j].fir
if 先手选择右边:
dp[i][j].sec = dp[i][j-1].fir
# 解释：我作为后手，要等先手先选择，有两种情况：
# 如果先手选择了最左边那堆，给我剩下了 piles[i+1...j]
# 此时轮到我，我变成了先手，此时的最优得分是 dp[i+1][j].fir
# 如果先手选择了最右边那堆，给我剩下了 piles[i...j-1]
# 此时轮到我，我变成了先手，此时的最优得分是 dp[i][j-1].fir
根据 dp 数组的定义，我们也可以找出 base case，也就是最简单的情况：
dp[i][j].fir = piles[i]
dp[i][j].sec = 0
其中 0 <= i == j < n
# 解释：i 和 j 相等就是说面前只有一堆石头 piles[i]
# 那么显然先手的得分为 piles[i]
# 后手没有石头拿了，得分为 0
这里需要注意一点，我们发现 base case 是斜着的，而且我们推算 dp[i][j] 时需要用到 dp[i+1][j] 和 dp[i][j-1]：
根据前文 动态规划答疑篇 判断 dp 数组遍历方向的原则，算法应该倒着遍历 dp 数组：
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
dp[i][j] = ...
}
}
三、代码实现
如何实现这个 fir 和 sec 元组呢，你可以用 python，自带元组类型；或者使用 C++ 的 pair 容器；或者用一个三维数组 dp[n][n][2]，最后一个维度就相当于元组；或者我们自己写一个 Pair 类：
class Pair {
int fir, sec;
Pair(int fir, int sec) {
this.fir = fir;
this.sec = sec;
}
}
// 注意：cpp 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
class Pair {
private:
int fir, sec;
public:
Pair(int fir, int sec) {
this->fir = fir;
this->sec = sec;
}
};
# 注意：python 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
# 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
class Pair:
def __init__(self, fir: int, sec: int):
self.fir = fir
self.sec = sec
// 注意：go 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
type Pair struct {
fir int
sec int
}
func NewPair(fir int, sec int) *Pair {
return &Pair{fir, sec}
}
// 注意：javascript 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
function Pair(fir, sec) {
this.fir = fir;
this.sec = sec;
}
然后直接把我们的状态转移方程翻译成代码即可，注意我们要倒着遍历数组：
/* 返回游戏最后先手和后手的得分之差 */
int stoneGame(int[] piles) {
int n = piles.length;
// 初始化 dp 数组
Pair[][] dp = new Pair[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = i; j < n; j++)
dp[i][j] = new Pair(0, 0);
// 填入 base case
for (int i = 0; i < n; i++) {
dp[i][i].fir = piles[i];
dp[i][i].sec = 0;
}
// 倒着遍历数组
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
// 先手选择最左边或最右边的分数
int left = piles[i] + dp[i+1][j].sec;
int right = piles[j] + dp[i][j-1].sec;
// 套用状态转移方程
// 先手肯定会选择更大的结果，后手的选择随之改变
if (left > right) {
dp[i][j].fir = left;
dp[i][j].sec = dp[i+1][j].fir;
} else {
dp[i][j].fir = right;
dp[i][j].sec = dp[i][j-1].fir;
}
}
}
Pair res = dp[0][n-1];
return res.fir - res.sec;
}
// 注意：cpp 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct Pair {
int fir, sec;
Pair(int f, int s) : fir(f), sec(s) {}
};
/* 返回游戏最后先手和后手的得分之差 */
int stoneGame(int* piles, int n) {
// 初始化 dp 数组
Pair** dp = new Pair*[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
dp[i] = new Pair[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = i; j < n; j++)
dp[i][j] = Pair(0, 0);
// 填入 base case
for (int i = 0; i < n; i++) {
dp[i][i].fir = piles[i];
dp[i][i].sec = 0;
}
// 倒着遍历数组
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
// 先手选择最左边或最右边的分数
int left = piles[i] + dp[i+1][j].sec;
int right = piles[j] + dp[i][j-1].sec;
// 套用状态转移方程
// 先手肯定会选择更大的结果，后手的选择随之改变
if (left > right) {
dp[i][j].fir = left;
dp[i][j].sec = dp[i+1][j].fir;
} else {
dp[i][j].fir = right;
dp[i][j].sec = dp[i][j-1].fir;
}
}
}
Pair res = dp[0][n-1];
for (int i = 0; i < n; i++) {
delete[] dp[i];
}
delete[] dp;
return res.fir - res.sec;
}
int main() {
int piles[] = {3, 9, 1, 2};
int n = sizeof(piles) / sizeof(*piles);
cout << stoneGame(piles, n) << endl;
return 0;
}
# 注意：python 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
# 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
# 返回游戏最后先手和后手的得分之差
def stoneGame(piles: List[int]) -> int:
n = len(piles)
# 初始化 dp 数组
dp = [[Pair(0, 0) for _ in range(n)] for _ in range(n)]
for i in range(n):
for j in range(i, n):
dp[i][j] = Pair(0, 0)
# 填入 base case
for i in range(n):
dp[i][i].fir = piles[i]
dp[i][i].sec = 0
# 倒着遍历数组
for i in range(n - 2, -1, -1):
for j in range(i + 1, n):
# 先手选择最左边或最右边的分数
left = piles[i] + dp[i+1][j].sec
right = piles[j] + dp[i][j-1].sec
# 套用状态转移方程
# 先手肯定会选择更大的结果，后手的选择随之改变
if left > right:
dp[i][j].fir = left
dp[i][j].sec = dp[i+1][j].fir
else:
dp[i][j].fir = right
dp[i][j].sec = dp[i][j-1].fir
res = dp[0][n-1]
return res.fir - res.sec
// 注意：go 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
// 返回游戏最后先手和后手的得分之差
func stoneGame(piles []int) int {
n := len(piles)
// 初始化 dp 数组
dp := make([][]Pair, n)
for i := range dp {
dp[i] = make([]Pair, n)
for j := i; j < n; j++ {
dp[i][j] = Pair{0, 0}
}
dp[i][i].fir = piles[i]
dp[i][i].sec = 0
}
// 倒着遍历数组
for i := n - 2; i >= 0; i-- {
for j := i + 1; j < n; j++ {
// 先手选择最左边或最右边的分数
left := piles[i] + dp[i+1][j].sec
right := piles[j] + dp[i][j-1].sec
// 套用状态转移方程
// 先手肯定会选择更大的结果，后手的选择随之改变
if left > right {
dp[i][j].fir = left
dp[i][j].sec = dp[i+1][j].fir
} else {
dp[i][j].fir = right
dp[i][j].sec = dp[i][j-1].fir
}
}
}
res := dp[0][n-1]
return res.fir - res.sec
}
// 注意：javascript 代码由 chatGPT🤖 根据我的 java 代码翻译，旨在帮助不同背景的读者理解算法逻辑。
// 本代码不保证正确性，仅供参考。如有疑惑，可以参照我写的 java 代码对比查看。
var stoneGame = function(piles) {
var n = piles.length;
// 初始化 dp 数组
var dp = new Array(n).fill(null).map(() => new Array(n).fill(null).map(() => ({ fir: 0, sec: 0 })));
// 填入 base case
for (var i = 0; i < n; i++) {
dp[i][i].fir = piles[i];
dp[i][i].sec = 0;
}
// 倒着遍历数组
for (var i = n - 2; i >= 0; i--) {
for (var j = i + 1; j < n; j++) {
// 先手选择最左边或最右边的分数
var left = piles[i] + dp[i+1][j].sec;
var right = piles[j] + dp[i][j-1].sec;
// 套用状态转移方程
// 先手肯定会选择更大的结果，后手的选择随之改变
if (left > right) {
dp[i][j].fir = left;
dp[i][j].sec = dp[i+1][j].fir;
} else {
dp[i][j].fir = right;
dp[i][j].sec = dp[i][j-1].fir;
}
}
}
var res = dp[0][n-1];
return res.fir - res.sec;
};
动态规划解法，如果没有状态转移方程指导，绝对是一头雾水，但是根据前面的详细解释，读者应该可以清晰理解这一大段代码的含义。
而且，注意到计算 dp[i][j] 只依赖其左边和下边的元素，所以说肯定有优化空间，转换成一维 dp，想象一下把二维平面压扁，也就是投影到一维。但是，一维 dp 比较复杂，可解释性比较差，大家就不必浪费这个时间去理解了。
四、最后总结
本文给出了解决博弈问题的动态规划解法。博弈问题的前提一般都是在两个聪明人之间进行，编程描述这种游戏的一般方法是二维 dp 数组，数组中通过元组分别表示两人的最优决策。
之所以这样设计，是因为先手在做出选择之后，就成了后手，后手在对方做完选择后，就变成了先手。这种角色转换使得我们可以重用之前的结果，典型的动态规划标志。
读到这里的朋友应该能理解算法解决博弈问题的套路了。学习算法，一定要注重算法的模板框架，而不是一些看起来牛逼的思路，也不要奢求上来就写一个最优的解法。不要舍不得多用空间，不要过早尝试优化，不要惧怕多维数组。dp 数组就是存储信息避免重复计算的，随便用，直到咱满意为止。
引用本文的文章
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