前言
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。
–百度百科
动态规划的核心思想其实就是分冶法（把原问题划分为子问题在求解）
动态规划与分冶法的区别： 适合于用动态规划法求解的问题，经分解后得到的子问题往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解
引例
（参考自百家号作者《沙茶碎碎念》）
什么问题适合用动态规划呢？我们通过一个现实中的例子，来理解这个问题。大家可能在公司里面都有一定的组织架构，可能有高级经理、经理、总监、组长然后才是小开发，今天我们通过这个例子，来讲讲什么问题适合使用动态规划。又到了一年一度的考核季，公司要挑选出三个最优秀的员工。一般高级经理会跟手下的经理说，你去把你们那边最优秀的3个人报给我，经理又跟总监说你把你们那边最优秀的人报给我，经理又跟组长说，你把你们组最优秀的三个人报给我，这个其实就动态规划的思想！
重叠子问题
不同的问题，可能都要求1个相同问题的解。假如A经理想知道他下面最优秀的人是谁，他必须知道X,Y,Z,O,P组最优秀的人是谁， 甲总监想知道自己下面最优秀的人是谁，也要去知道X,Y,Z组里面最优秀的人是谁？这就有问题重叠了，两个人都需要了解X,Y,Z三个小组最优秀的人。
最优子结构
最优解肯定是有最优的子解转移推导而来，子解必定也是子问题的最优解。甲总监下面最优秀的3个人肯定是从X,Y,Z提交上来的3份名单中选择最优秀的三个人。例如Q哥是X组长下面的第5名，那么他肯定不可能是甲总监下面最优秀的三个。
无后效性
这个问题可能比较难理解，也就是求出来的子问题并不会因为后面求出来的改变。我们可以理解为，X组长挑选出三个人，即便到了高级经理选出大部门最优秀的三个人，对于X组来说，最优秀的还是这3个人，不会发生改变。
解题过程
动态规划问题，大致可以通过以下四部进行解决。
1.划分状态
即划分子问题，例如上面的例子，我们可以认为每个组下面、每个部门、每个中心下面最优秀的3个人，都是全公司最优秀的3个人的子问题
2.状态表示
即如何让计算机理解子问题。上述例子，我们可以实用f[i][3]表示第i个人，他手下最优秀的3个人是谁。
3.状态转移
即父问题是如何由子问题推导出来的。上述例子，每个人大Leader下面最优秀的人等于他下面的小Leader中最优秀的人中最优秀的几个。
4.确定边界
确定初始状态是什么？最小的子问题？最终状态又是什么。例如上述问题，最小的子问题就是每个小组长下面最优秀的人，最终状态是整个企业，初始状态为每个领导下面都没有最优名单，但是小组长下面拥有每个人的评分。
动态规划题目特点
1，计数
举例：有多少种方式走到右下角
有多少种方法选出k个数使得和是Sum
2，求最大值最小值
举例： 从左上角走到右下角路径的最大数字之和
最长上升子序列
3，求存在性
举例：取石子游戏，先手是否获胜
能不能选出k个数使得和为Sum
例题：LeetCode332
