
🦋 动态规划详解:从入门到精通
✨ 一文掌握动态规划精髓:状态定义 + 状态转移 + 最优子结构 = 高效解题
🎯 核心思想:将复杂问题分解为重叠子问题,存储子问题的解避免重复计算
📚 适用场景:最优化问题、计数问题、存在性问题等
📖 目录
什么是动态规划
动态规划的基本框架
解题四步法:系统攻克DP问题
经典问题详解
优化技巧与高级策略
实际应用案例
性能分析
实战练习
相关LeetCode题目
🎯 什么是动态规划
动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种通过将复杂问题分解为更小的重叠子问题来求解的方法。与分治法不同,动态规划会存储子问题的解,避免重复计算。
核心思想
最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解
重叠子问题:问题可以分解为重复出现的子问题
状态存储:用表格存储子问题的解,避免重复计算
无后效性:未来的决策不影响过去的状态
适用场景
最优化问题:求最大值、最小值、最优方案等
计数问题:求方案数、路径数、组合数等
存在性问题:判断是否存在某种方案
字符串问题:编辑距离、最长公共子序列等
背包问题:0-1背包、完全背包、多重背 ...















