华为OD机试专栏--1.3 算法基础：1.3.3 动态规划入门

目录

1.3 算法基础

1.3.3 动态规划入门

一、动态规划的核心思想

1.1 什么是动态规划？

1.2 动态规划的特点

二、动态规划的基本步骤

三、经典动态规划问题

3.1 斐波那契数列（Fibonacci Sequence）

问题描述

动态规划解法

代码实现（Python）

3.2 背包问题（Knapsack Problem）

问题描述

动态规划解法

代码实现（Python）

3.3 最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）

问题描述

动态规划解法

代码实现（Python）

3.4 最大子数组和（Maximum Subarray Sum）

问题描述

动态规划解法

代码实现（Python）

四、动态规划的应用场景

五、总结

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1.3 算法基础

1.3.3 动态规划入门

动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种高效的算法设计技术，广泛应用于解决优化问题。通过将复杂问题分解为子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，动态规划可以显著提高算法效率。本节将介绍动态规划的基本概念、核心思想以及经典问题。

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一、动态规划的核心