下图展示state
sequenceDiagram Ready ->> Alice: game start Alice ->> Bob: take 1 stone to Bob Alice ->> Bob: take 2 stone to Bob Alice ->> Bob: take 3 stone to Bob Bob ->> Alice: take 1 stone to Alice Bob ->> Alice: take 2 stone to Alice Bob ->> Alice: take 3 stone to Alice
错误的想法
开始设想dp[i][j]表示第i个石头时，j所表达最大的可以take的数量
在i的情况下，j = 0 只能分别从拿1,2,3个石头前的 j = 1来 反之亦然，
我刚开始想的是既然是从前面1,2,3来的，那么只能继承(1,2,3) - 1的位置来的相同j. 可这样是错的, 最简单的设想i = 1， alice 往前找1,2,3 这可能吗？不可能, i = 1只能bob先找或者alice继承i=0根本无法顺序从头遍历
从后往前遍历
从后往前遍历就无法得到之前的1,2,3了，这样的情况只能以当前为起点往后选。但这样引起了新的问题，例如目前在i位，我们知道dp[i+1][j]也是之后的1,2,3。这样也不可以
先手/后手
看完题解以后才意识到自己陷入了误区, 因为state是连着的而我分开了j，这意味着我根本没有办法连贯信息，将j = 0 是alice 和 j = 1是bob这个想法摈弃。现在将j = 0 看成是先手 和 j = 1看成是后手，我们发现无法在最后也就是dp[n]时看出谁是先手谁是后手所以，我们从后往前遍历到dp[0] 从而可以确定先手是alice后手是bob
从后往前遍历
因为j现在是先后手拿东西，这也意味着现在先手拿k个东西, 那么在dp[i+k]时就要后手那东西
这样我们可以得到dp[i][j] = max(dp[i+1][!j] + sum(stone[i]), dp[i+2][!j] + sum(stone[i:i+1]), dp[i+3][!j] + sum(stone[i:i+2]))，因为先手可以先选所以我们取j=0 然后根据先手的值来更新后手最大值 (i.e. 如果 dp[i][0] = dp[i+1][1] + stone[i], 那么dp[i][1] = dp[i+1][0])
压缩
我们不难发现实际上我们更新中只看一个值，不如将两个值结合在一起: dp[i] 表达从i开始的先手-后手最大值，这也意味着对于i-1来说如果它先手拿一个石头，则i 是后手变先手。
也就是说dp[i] = max(dp[i], sum(stone[i:i+1]) - dp[i+1], sum(stone[i:i+2]) - dp[i+2], sum(stone[i:i+3]) - dp[i+3])