dynamic programming（动态规划）是一种算法设计方法，广泛应用于解决优化问题。它的核心思想在于将复杂问题分解为更小的子问题，并通过存储中间结果来避免重复计算，从而提高效率。🔍

首先，动态规划通常需要满足两个条件：最优子结构和重叠子问题。这意味着问题的最优解可以通过子问题的最优解构建，同时这些子问题会被多次重复求解。因此，我们可以使用一个表格或数组来记录每个子问题的结果，这就是所谓的“记忆化搜索”。🧠

接下来，动态规划的实现通常分为四个步骤：定义状态、确定状态转移方程、初始化以及计算最终结果。通过这种方式，我们可以逐步推导出全局最优解，而无需重新计算已经解决过的子问题。⚙️

最后，动态规划常用于解决背包问题、最长公共子序列等经典问题。它不仅提升了算法效率，还为许多实际应用提供了理论支持。🌈

掌握动态规划的核心思想，就像是拥有了破解难题的魔法钥匙！✨