🌟动态规划模板💡

动态规划（Dynamic Programming, DP）是算法设计中的重要工具，尤其适用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。掌握DP的核心在于理解其模板化思想！💪

首先，明确状态定义。状态通常表示某个阶段的关键信息，例如位置、时间或资源数量等。用一个变量或数组来表示这些状态，比如`dp[i]`可以代表前i个元素的最优解。🎯

接着，构建状态转移方程。这是动态规划的灵魂所在，通过分析子问题之间的关系，推导出从已知状态到目标状态的递推公式。常见的形式如`dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]`。📝

最后，确定边界条件与初始化。初始值往往是解决问题的基础，例如`dp[0] = 0`或者`dp[1] = cost[1]`。正确设置这些起点，才能保证后续计算的准确性。🔍

动态规划虽复杂，但只要抓住模板三要素：状态定义、转移方程、边界条件，就能轻松应对各种挑战！🎉 这种方法不仅高效，还能大幅提升代码的可读性。快去试试吧！🚀