有的問題具有最優子結構，可以使用動態規劃求解。但是在求解該最優子結構時，需要使用另外乙個問題的最優子結構。這個時候我們就必須使用雙重動態規劃進行求解。
給定乙個整數陣列，求最大子陣列的乘積。
題目很明顯需要使用動態規劃。但是我們在仔細考慮最優子結構時考慮到，兩個很小的負數相乘也可以得到最大乘積，所以必須使用「最小子陣列的乘積」這個問題的最優子結構。兩個最優子結構互相巢狀，同事更新，謂之雙重dp。
int maxproduct(vector
& nums)
return *max_element(mymax.begin(), mymax.end());
}
n)。將乙個字串分割成若干個回文子串，求最少的切割次數。
我們使用一維表dp記錄從i開始到末尾（第len個位置）回文子串的最小個數（i從0開始）。則狀態方程： dp
[i]=
maxj
(1+d
p[j+
1])
其中j∈[
i,le
n−1]
並且[i,
j]必須是回文子串。
欲求解dp[
i]，我們必須保證[i
,j] 是回文子串，而判斷當前子串是否是回文，可以使用動態規劃求解。is
pal[
i][j
] 記錄i到j之間的子串是否是回文。
i<
j 時, is
pal[
i][j
]=(s
.at(
i)==s
.at(
j))?
ispa
l[i+
1][j
−1]:
0 i==
j 時, is
pal[
i][j
]=1 。
int mincut(string s) }}
return dp.at(0)-1;
}
n2)
1 回文劃分
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