動態規劃問題的一般形式是「最值問題」，如：最長遞增子串行、最小距離等等
那麼計算機如何求解動態規劃問題，其實就只有一種方法「窮舉法」，沒錯，就是暴力的窮舉出所有情況，然後在所有答案中找到乙個最優的解，這就是動態規劃最基本的思想。
但是窮舉是基本思想，動態規劃還有其獨特之處，首先動態規劃這類問題存在「重疊子問題」，如果直接完全暴力窮舉演算法效率會非常低，存在大量的重複計算，需要用備忘錄或者維護乙個dp table來優化窮舉過程，將計算過的值儲存下來，避免冗餘計算。其次，動態規劃問題一定具備「最優子結構」，這樣才能通過子問題的最值得到原問題的最值。同時動態規劃問題一定要具備「最優子結構」，才能通過子問題的最值問題得到原問題的最值。最後，動態規劃需要列出 「狀態轉移方程」才能正確的窮舉。
動態規劃快速入門
動態規劃演算法一直是面試手撕演算法中比較有挑戰的一種型別。很多的分配問題或者排程問題實際上都可能用動態規劃進行解決。當然，如果問題的規模較大，有時候會抽象模型使用動歸來解決，有時候則可以通過不斷迭代的概率演算法解決查詢次優解 所以，動歸很重要，至少演算法思想很重要。例題通過把原問題分解為相對簡單的子...
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