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理解DP不是一种固定的算法，而是一种思路，是一种用空间换时间的思维方式。开数组记录每一步的最优解，每次比较更新，最后得出的就是整体最优解。
这题每个步骤有个决策，就是在充电站时选择充或不充，每个决策有影响后面的决策。然后就是怎样让每一步达到最优，这时就要用数组记录然后更新，用一个数组记录每一步的最优解，然后再根据决策的不同，将所有可能的情况列出得这一步的最优解，再保存，下来重复操作。这样最后的到的解就为整体的最优解。
思路：dp[i]：记录到站点i的最短时间，从0 - (i-1) 判断确定加油后到i的时间，因为到i点肯定是由0-（i-1)中的某一点加了油后不再加油直接到达i点最优（即肯定有一个最后加油点）。可能会有疑问，如果之前到某一点 j 时还有余量，那再加油判断是不是会有问题呢？其实不会，如果到j你不加油，那肯定是之前的某k点加油了，而那点dp[k]已计算过了，所以不再考虑j点不加油的情况，所以一直dp下来即可求出到达终点的最短时间。
对于动态规划问题，可以按步骤来做：
1、分解出子问题。
2、求得子问题的最优解。
首先将问题转化为：到达一个站点 i 的最优解 。
对于每一个站点 i ，我们可以假设在第 j ( 0 < j < i ) 个站点充满电出发，一共有两种状态：
(1) 当从第j个站点到第i个的距离大于电动车能够行使的距离时，需要开与骑相结合。
(2) 当从第j个站点到第i个的距离小于电动车能够行使的距离时 ，只需要开到。
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define INF 1e9
using namespace std;
double rabbit_time, tortoise_time;//兔子和乌龟到达的时间
double dp[150], MinT, time;
int p[105];
int main() {
int L;//跑道总长度
int N, C, T;//充电站的个数，电动车冲满电以后能行驶的距离,每次充电所需要的时间
int VR, VT1, VT2;//兔子跑步速度，乌龟开电动车的速度，乌龟脚蹬电动车的速度
int dis;
while (cin >> L) {
cin >> N >> C >> T;
cin >> VR >> VT1 >> VT2;
for (int i = 1; i <= N; ++i)cin >> p[i];
p[N + 1] = L, dp[0] = 0;//起点是第0个站点，终点是第n+1个站点
for (int i = 1; i <= N + 1; ++i) {
MinT = INF;
for (int j = 0; j < i; ++j) {
dis = p[i] - p[j];//第j个站点到终点的距离
//两站之间大于单次路程
if (dis > C) time = C * 1.0 / VT1 + (dis - C)*1.0 / VT2;
else time = dis * 1.0 / VT1;
if (j)//到达站点j(j!=0)必定经历了加油
time += T;
time += dp[j];
MinT = min(time, MinT);
}
dp[i] = MinT;//更新在i的最快时间
}
tortoise_time = dp[N + 1];
rabbit_time = L * 1.0 / VR;
if (tortoise_time > rabbit_time) printf("Good job,rabbit!\n");
else printf("What a pity rabbit!\n");
}
return 0;
}
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原文地址：https://www.cnblogs.com/RioTian/p/12772116.html
