状态价值函数（V(s)）
想象你在一个迷宫中，你的目标是找到出口。状态价值函数V(s)就是用来评估你当前所处位置（状态s）的好坏的。它告诉你，如果你从当前这个位置开始，按照某种策略行动，你最终能够获得的奖励（或者说是收益）的期望值是多少。
简单来说，V(s)回答了这样一个问题：“我现在在这个状态，我的预期收益是多少？”
Q函数（Q(s, a)）
Q函数则更进一步，它不仅考虑了你当前所处的位置（状态s），还考虑了你接下来要采取的行动（a）。Q(s, a)评估的是，如果你在当前状态s下采取行动a，然后按照某种策略继续行动，你最终能够获得的奖励的期望值是多少。
Q函数回答了这样一个问题：“我现在在这个状态，如果我采取这个行动，我的预期收益是多少？”
拆解
我们可以把V(s)和Q(s, a)拆解成两个部分来看：
即时奖励：你当前采取的行动或者处于当前状态所带来的直接奖励。
未来收益的期望：你接下来按照某种策略行动所能获得的未来奖励的期望值。
对于V(s)，它考虑的是从当前状态开始的未来收益的期望值。
对于Q(s, a)，它考虑的是采取行动a后的即时奖励加上接下来按照某种策略行动的未来收益的期望值。
这样拆解可以帮助我们理解，这两个函数是如何通过评估当前状态或行动的价值，来指导我们做出更好的决策的。
在强化学习中，通过学习和更新V(s)和Q(s, a)，我们可以逐渐优化我们的策略，以获得更高的累计奖励。
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