1樓：xukuan
dp三要素：
1.重複子問題
2.最優子結構
3.無後效性（樹形dp不用考慮）
其他注意的：
1.邊界
2.迴圈的順序（以區間dp為多）
2樓：唐宋元明清
dp(dynamic programming)可以解決多階段決策問題，他可以在問題的某個階段可以做出乙個對結果最優的決策；
從個人角度來說，dp之所以能成立的基礎是，當前階段的決策可以通過已知的階段來求出。
專業術語應該叫該問題具有重疊子問題的性質。
而且當前階段的決策可以通過已知的階段來求出，也就是當前階段是通過已知階段轉移過來的。
從另乙個角度來說已知階段決策不能決定到現階段的決策，現階段的決策也只是根據已有的階段的決策來決定。(也就是說已有階段的決策只是為現階段的決策提供資訊)。這個也叫無後效性
典型的dp問題一般可以通過定義狀態來使問題被劃分為多個明顯的階段。這其實也是求解dp問題的關鍵，因為如何定義狀態決定了你如何劃分階段，也就決定了階段之間如何決策(也就是階段直接如何轉移)；
dp問題的狀態應該符合以下兩點要求：1.重疊子問題，2.無後效性。
所以乙個典型的dp問題的解題框架應該是這樣的：
1.定義狀態(用來劃分階段)
2.描述不同階段(狀態)如何轉移(這一步一般都能推出乙個狀態轉移方程)
3.按乙個方向求解(從已知階段到未知階段)
我在csdn上寫了乙個關於動態規劃的專題，裡面詳細的講解動態規劃的解題框架，並用很多例子(比如揹包問題)來理解這個框架，感興趣的可以看一下
動態規劃專欄
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