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动态规划算法依赖于以下两个性质：
动态规划算法对每一个子问题只解一次，而后将其保存在一个表格中，在之后利用这些子问题的解。
动态规划的基本步骤是：
（1）找出最优解的性质，并且刻画其结构特征
（2）递归地定义最优值
（3）以自底向上的方式，将问题分解为各个小问题，一步步地计算出最优值文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-515112.html
（4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。
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20 世纪 50 年代初，美国数学家 R. Bellman 等人在解决多阶段决策优化问题时提出了一种高效的求解方法 —— 动态规划 （ Dynamic Programming ），该方法基于 多阶段决策优化问题的特点，把多阶段问题转换为一系列互相联系的单阶段问题，然后逐一解决 。 相比于 线性规划方法 ，
求解类型 : 动态规划 必须是求 最值 , 可行性 , 方案数 , 三者之一 , 如果求其它内容 , 则不能使用动态规划算法 ; 求最值 : 最大值 , 最小值 等 ; 大规模问题的结果 由 小规模问题 的计算结果 取最大值 大规模问题的结果 由 小规模问题 的计算结果 取最小值 可行性 : 是否可行
从本篇开始，我们就正式开始进入 动态规划 系列文章的学习。 本文先来练习两道通过 建立缓存表 优化解题过程的题目，对如何将 递归函数 修改成 动态规划 的流程有个基本的熟悉。 用最简单的想法完成题目要求的 递归 函数； 定义明确 递归函数 的功能！！！ 分析是否存
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动态规划 , 英文名称 Dynamic Programming , 简称 DP , 不是具体的某种算法 , 是一种算法思想 ; 具体的算法都有具体的步骤 , 如 : 二分法 , 其 有固定的解决步骤 , 先取一个中心点 , 判断解在左边还是右边 , 然后在一边再取一个中心点 , 再进行判定 , 该算法有具体的步骤 ; 动态规划
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作者：禅与计算机程序设计艺术
