动态规划算法，js实现，图解执行原理

定义

动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。

动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。 在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最 优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。

典型案例实现逻辑 案例1，LeetCode 62、不同路径

LeetCode 62、不同路径

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。

问总共有多少条不同的路径？

输入：m = 3, n = 7
输出：28

题解代码

var uniquePaths = function(m, n) {
        var grid = Array.from({length: m}, function (){
            return Array(n).fill(0)
        })
        for(var i = 0; i  向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右

题解代码

    var uniquePathsWithObstacles = function(obstacleGrid) {
        var n = obstacleGrid.length;
        var m = obstacleGrid[0].length;
        var result = Array(m).fill(0);
        result[0] = 1;
        for(var i = 0;i