動態規劃的思維其實就是遞推的思維，而記憶型遞迴擅長解決重疊子問題不重複求解。
動態規劃用於解決多階段決策最優化問題
三要素：階段 狀態 決策。
兩個條件：最優子結構（最優化原理），無後效性：當前狀態是前面狀態的完美總結
動規解題的一般思路：
是否可以用動態規劃，否則用搜尋。
模型匹配：多做經典題目，掌握經典模型。
一維：上公升子串行模型，揹包模型。
二維：最長公共子串行問題。
尋找規律：規模由大到小，或者由小到大，做逐步分析。
放寬條件或增加條件。
動規解題的一般過程：
找到過程演變中變化的量(狀態)，以及變化的規律(狀態轉移方程)。
確定一些初始狀態，通常需要dp陣列來儲存。
利用狀態轉移方程，推出最終答案。
動規解題的解法：
自頂向下，遞迴。如果有重疊子問題，帶備忘錄。
自底向上，遞推。
貪心演算法和動態規劃：
可以用區域性最優解來推導全域性最優解，即動態規劃。
動態規劃：當前問題的最優解，不能從上一階段子問題簡單得出，需要前面多階段多層子問題共同計算出，因此需要保留歷史上求解過的子問題及其最優解。
動態規劃小結
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