先講一下dp的一般思路吧：
將原問題分解為子問題
（1）把原問題分解為若干個子問題，子問題和原問題形式相同
或類似，只不過規模變小了。子問題都解決，原問題即解
決(數字三角形例）。
（2）子問題的解一旦求出就會被儲存，所以每個子問題只需求解一次。
*確定狀態
在用動態規劃解題時，我們往往將和子問題相關的各個變數的一組取值，稱之為乙個「狀態」。乙個「狀態」對應於乙個或多個子問題，所謂某個「狀態」下的「值」，就是這個「狀態」所對應的子問題的解。
確定一些初始狀態（邊界狀態）的值
以「數字三角形」為例，初始狀態就是底邊數字，值
就是底邊數字值。
確定狀態轉移方程
定義出什麼是「狀態」，以及在該 「狀態」下的「值」後，就要找出不同的狀態之間如何遷移――即如何從乙個或多個「值」已知的「狀態」，求出另乙個「狀態」的「值」。狀態的遷移可以用遞推公式表示，此遞推公式也可被稱作「狀態轉移方程」。
例題：滑雪
**：
#include
#pragma warning(disable:4996)
using
namespace std;
const
int maxn =
1000+10
;const
int inf =
0x3f3f3f3f
;int a[
110]
[110
],b[
110]
[110];
int x[4]
=;int y[4]
=;intdp
(int o,
int p)
;int r, c;
intmain()
}int max =0;
for(i =
0; i < r; i++)}
printf
("%d\n"
, max+1)
;return0;
}intdp(
int o,
int p)}}
return b[o]
[p];
}
動態規劃 dp
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