动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是解决复杂问题的高效算法策略，常用于优化子问题重叠的场景。以下是核心要点：
📘 什么是动态规划？
动态规划通过将问题分解为更小的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。其核心思想是：
- 重叠子问题：子问题会被多次解决
- 最优子结构：整体最优解包含子问题的最优解
- 状态转移方程：定义问题解之间的关系
📊 典型应用场景
- 背包问题 - 优化物品选择策略
- 最长公共子序列 - 字符串匹配
- 斐波那契数列 - 避免重复计算
- 路径查找 - 如迷宫最短路径
🧠 学习路径推荐
- 入门：动态规划基础概念图
- 进阶：LeetCode动态规划题目合集
- 实战：算法优化案例分析
📌 学习建议
- 从经典问题开始实践
- 制作状态转移表辅助理解
- 掌握时间复杂度分析技巧
- 结合递归与迭代方法对比学习
通过系统练习，您将掌握动态规划的核心思想并能灵活应用于实际问题。欢迎访问算法专题讨论区交流学习心得！