动态规划入门指南 🎉
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是算法设计中一种经典且强大的方法，常用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。以下是核心知识点整理：
🧠 什么是动态规划？
动态规划通过将复杂问题拆解为更小的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而高效求解。
- 核心思想：分治 + 记忆化
- *关键特征：
- 子问题重叠（如斐波那契数列的递归解法）
- 最优子结构（如背包问题的最优解依赖子问题解）
💡 典型应用场景
- 斐波那契数列（
斐波那契数列） - 背包问题（
背包问题） - 最长公共子序列（
最长公共子序列） - 路径查找（如网格中的最短路径）
- 字符串编辑距离（如LeetCode 72题）
🚀 学习路径推荐
- 先掌握基础算法概念
- 练习LeetCode动态规划题目
- 深入理解状态转移方程设计技巧
扩展阅读：如需更深入学习，可参考动态规划进阶专题。
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