一、什么是动态规划？

动态规划（Dynamic Programming，简称Dp) 是一种算法思想: 将原（大）问题化解成子问题，再根据子问题的解得出原问题的解；

1.1 、什么是最优子结构和重复子问题？

1.2、什么是状态转移方程，跟最优子结构的关系？

状态转移方程：是一种组合关系，描述了一种原问题与子问题的组合关系

PS: 看着描述和最优子结构问题的描述一样，其实就是一样，一个是文字描述，一个数学表达
例如：f(n) = f(n - 1) + f(n - 2)f(n)=f(n−1)+f(n−2)

1.3、什么是动态规划的核心？

核心：找最优子结构，也就是找状态转移方程

1.4、什么是动态规划问题的难点？

如何定义 f(n): 定义原问题的解
如何定义 状态转移方程: 如何通过 f(1)f(1), f(2)f(2), … f(n - 1)f(n−1) 推导出 f(n)f(n)，即状态转移方程

1.5、动态规划的两种解决思路

自顶向下：递归方法+记忆化搜索
自底向上：从最小的问题规模入手，然后不断地增加问题规模，直到所要求的问题规模为止。

二、动态规划（dp)、贪心、回溯、分治算法的联系？

划分为2类：贪心、回溯、动态规划可以归为一类，而分治单独可以作为一类
回溯算法是个“万金油”。基本上能用的动态规划、贪心解决的问题，都可以用回溯算法解决。回溯算法相当于穷举搜索。

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