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读完本文，可以去力扣解决如下题目：
174.地下城游戏（Hard）
「魔塔」是一款经典的地牢类游戏，碰怪物要掉血，吃血瓶能加血，你要收集钥匙，一层一层上楼，最后救出美丽的公主。
现在手机上仍然可以玩这个游戏：
嗯，相信这款游戏承包了不少人的童年回忆，记得小时候，一个人拿着游戏机玩，两三个人围在左右指手画脚，这导致玩游戏的人体验极差，而左右的人异常快乐 ????
力扣第 174 题是一道类似的题目，我简单描述一下：
输入一个存储着整数的二维数组grid，如果grid[i][j] > 0，说明这个格子装着血瓶，经过它可以增加对应的生命值；如果grid[i][j] == 0，则这是一个空格子，经过它不会发生任何事情；如果grid[i][j] < 0，说明这个格子有怪物，经过它会损失对应的生命值。
现在你是一名骑士，将会出现在最上角，公主被困在最右下角，你只能向右和向下移动，请问骑士的初始生命值至少为多少，才能成功救出公主？
换句话说，就是问你至少需要多少初始生命值，能够让骑士从最左上角移动到最右下角，且任何时候生命值都要大于 0。
函数签名如下：
int calculateMinimumHP(int[][] grid);
比如题目给我们举的例子，输入如下一个二维数组grid，用K表示骑士，用P表示公主：
算法应该返回 7，也就是说骑士的初始生命值至少为 7 时才能成功救出公主，行进路线如图中的箭头所示。
上篇文章 最小路径和 写过类似的问题，问你从左上角到右下角的最小路径和是多少。
我们做算法题一定要尝试举一反三，感觉今天这道题和最小路径和有点关系对吧？
想要最小化骑士的初始生命值，是不是意味着要最大化骑士行进路线上的血瓶？是不是相当于求「最大路径和」？是不是可以直接套用计算「最小路径和」的思路？
但是稍加思考，发现这个推论并不成立，吃到最多的血瓶，并不一定就能获得最小的初始生命值。
比如如下这种情况，如果想要吃到最多的血瓶获得「最大路径和」，应该按照下图箭头所示的路径，初始生命值需要 11：
但也很容易看到，正确的答案应该是下图箭头所示的路径，初始生命值只需要 1：
所以，关键不在于吃最多的血瓶，而是在于如何损失最少的生命值。
这类求最值的问题，肯定要借助动态规划技巧，要合理设计dp数组/函数的定义。类比前文 最小路径和问题，dp函数签名肯定长这样：
int dp(int[][] grid, int i, int j);
但是这道题对dp函数的定义比较有意思，按照常理，这个dp函数的定义应该是：
从左上角（grid[0][0]）走到grid[i][j]至少需要dp(grid, i, j)的生命值。
这样定义的话，base case 就是i, j都等于 0 的时候，我们可以这样写代码：
-
int calculateMinimumHP(
int[][] grid) {
-
int m = grid.length;
-
int n = grid[
0].length;
-
// 我们想计算左上角到右下角所需的最小生命值
-
return dp(grid, m -
1, n -
1);
-
}
-
-
int dp(
int[][] grid,
int i,
int j) {
-
// base case
-
if (i ==
0 && j ==
0) {
-
// 保证骑士落地不死就行了
-
return gird[i][j] >
0 ?
1 : -grid[i][j] +
1;
-
}
-
...
-
}
PS：为了简洁，之后dp(grid, i, j)就简写为dp(i, j)，大家理解就好。
接下来我们需要找状态转移了，还记得如何找状态转移方程吗？我们这样定义dp函数能否正确进行状态转移呢？
我们希望dp(i, j)能够通过dp(i-1, j)和dp(i, j-1)推导出来，这样就能不断逼近 base case，也就能够正确进行状态转移。
具体来说，「到达A的最小生命值」应该能够由「到达B的最小生命值」和「到达C的最小生命值」推导出来：
但问题是，能推出来么？实际上是不能的。
因为按照dp函数的定义，你只知道「能够从左上角到达B的最小生命值」，但并不知道「到达B时的生命值」。
「到达B时的生命值」是进行状态转移的必要参考，我给你举个例子你就明白了，假设下图这种情况：
你说这种情况下，骑士救公主的最优路线是什么？
显然是按照图中蓝色的线走到B，最后走到A对吧，这样初始血量只需要 1 就可以；如果走黄色箭头这条路，先走到C然后走到A，初始血量至少需要 6。
为什么会这样呢？骑士走到B和C的最少初始血量都是 1，为什么最后是从B走到A，而不是从C走到A呢？
因为骑士走到B的时候生命值为 11，而走到C的时候生命值依然是 1。
如果骑士执意要通过C走到A，那么初始血量必须加到 6 点才行；而如果通过B走到A，初始血量为 1 就够了，因为路上吃到血瓶了，生命值足够抗A上面怪物的伤害。
这下应该说的很清楚了，再回顾我们对dp函数的定义，上图的情况，算法只知道dp(1, 2) = dp(2, 1) = 1，都是一样的，怎么做出正确的决策，计算出dp(2, 2)呢？
所以说，我们之前对dp数组的定义是错误的，信息量不足，算法无法做出正确的状态转移。
正确的做法需要反向思考，依然是如下的dp函数：
int dp(int[][] grid, int i, int j);
但是我们要修改dp函数的定义：
从grid[i][j]到达终点（右下角）所需的最少生命值是dp(grid, i, j)。
那么可以这样写代码：
-
int calculateMinimumHP(
int[][] grid) {
-
// 我们想计算左上角到右下角所需的最小生命值
-
return dp(grid,
0,
0);
-
}
-
-
int dp(
int[][] grid,
int i,
int j) {
-
int m = grid.length;
-
int n = grid[
0].length;
-
// base case
-
if (i == m -
1 && j == n -
1) {
-
return grid[i][j] >=
0 ?
1 : -grid[i][j] +
1;
-
}
-
...
-
}
根据新的dp函数定义和 base case，我们想求dp(0, 0)，那就应该试图通过dp(i, j+1)和dp(i+1, j)推导出dp(i, j)，这样才能不断逼近 base case，正确进行状态转移。
具体来说，「从A到达右下角的最少生命值」应该由「从B到达右下角的最少生命值」和「从C到达右下角的最少生命值」推导出来：
能不能推导出来呢？这次是可以的，假设dp(0, 1) = 5, dp(1, 0) = 4，那么可以肯定要从A走向C，因为 4 小于 5 嘛。
那么怎么推出dp(0, 0)是多少呢？
假设A的值为 1，既然知道下一步要往C走，且dp(1, 0) = 4意味着走到grid[1][0]的时候至少要有 4 点生命值，那么就可以确定骑士出现在A点时需要 4 - 1 = 3 点初始生命值，对吧。
那如果A的值为 10，落地就能捡到一个大血瓶，超出了后续需求，4 - 10 = -6 意味着骑士的初始生命值为负数，这显然不可以，骑士的生命值小于 1 就挂了，所以这种情况下骑士的初始生命值应该是 1。
综上，状态转移方程已经推出来了：
-
int res = min(
-
dp(i +
1, j),
-
dp(i, j +
1)
-
) - grid[i][j];
-
-
dp(i, j) = res <=
0 ?
1 : res;
根据这个核心逻辑，加一个备忘录消除重叠子问题，就可以直接写出最终的代码了：
-
/* 主函数 */
-
int calculateMinimumHP(
int[][] grid) {
-
int m = grid.length;
-
int n = grid[
0].length;
-
// 备忘录中都初始化为 -1
-
memo =
new
int[m][n];
-
for (
int[] row : memo) {
-
Arrays.fill(row,
-1);
-
}
-
-
return dp(grid,
0,
0);
-
}
-
-
// 备忘录，消除重叠子问题
-
int[][] memo;
-
-
/* 定义：从 (i, j) 到达右下角，需要的初始血量至少是多少 */
-
int dp(
int[][] grid,
int i,
int j) {
-
int m = grid.length;
-
int n = grid[
0].length;
-
// base case
-
if (i == m -
1 && j == n -
1) {
-
return grid[i][j] >=
0 ?
1 : -grid[i][j] +
1;
-
}
-
if (i == m || j == n) {
-
return Integer.MAX_VALUE;
-
}
-
// 避免重复计算
-
if (memo[i][j] !=
-1) {
-
return memo[i][j];
-
}
-
// 状态转移逻辑
-
int res = Math.min(
-
dp(grid, i, j +
1),
-
dp(grid, i +
1, j)
-
) - grid[i][j];
-
// 骑士的生命值至少为 1
-
memo[i][j] = res <=
0 ?
1 : res;
-
-
return memo[i][j];
-
}
这就是自顶向下带备忘录的动态规划解法，参考前文 动态规划套路详解 很容易就可以改写成dp数组的迭代解法，这里就不写了，读者可以尝试自己写一写。
这道题的核心是定义dp函数，找到正确的状态转移方程，从而计算出正确的答案。
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