动态规划是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。这种方法在算法设计中尤为重要，因为它可以解决许多复杂问题，并优化问题的解决方案。
动态规划特点
- 最优子结构：即问题的最优解包含其子问题的最优解。
- 重叠子问题：即子问题会被多次计算。
- 无后效性：即某一决策一旦做出，就不会影响后续的状态选择。
动态规划应用
动态规划在算法设计中被广泛应用于以下场景：
- 最短路径问题：如 Dijkstra 算法。
- 背包问题：如 0-1 背包问题。
- 最长公共子序列。
动态规划实例
以下是一个使用动态规划解决斐波那契数列问题的例子：
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
dp = [0] * (n + 1)
dp[1] = 1
for i in range(2, n + 1):
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
return dp[n]
print(fibonacci(10))
更多学习资源
如果你对动态规划有更深入的学习需求，可以访问我们的动态规划教程。