动态规划代码如何理解

动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法，它通常适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。动态规划的基本思想是将原问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后将子问题的解结合起来，得到原问题的解。这种思想可以用递归或者迭代的方式实现。

在实现动态规划算法时，通常需要定义状态和状态转移方程。状态通常是指子问题的解，状态转移方程则是将子问题的解结合起来得到原问题的解。具体实现时，可以使用数组或者哈希表等数据结构来保存子问题的解，以便在求解原问题时能快速地获取子问题的解。

理解动态规划算法的关键在于理解状态和状态转移方程的含义，以及如何将子问题的解结合起来得到原问题的解。同时，需要注意动态规划算法的时间复杂度可能很高，因此在实际应用中需要进行优化，例如利用空间换时间、剪枝等方法。