Java 动态规划实现详解：斐波那契数列示例

动态规划是一种解决多阶段决策过程的优化问题的方法。其基本思想是将复杂问题分解为若干个子问题，通过保存子问题的最优解来推导出整个问题的最优解。在 Java 中，实现动态规划可以使用数组来保存子问题的最优解，通过遍历数组来推导出整个问题的最优解。

以下是一个简单的 Java 代码示例，用于计算斐波那契数列的第 n 项：

public int fibonacci(int n) {
    int[] dp = new int[n+1];
    dp[0] = 0;
    dp[1] = 1;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
    }
    return dp[n];
}

在上面的代码中，我们定义了一个长度为 n+1 的数组 dp 来保存斐波那契数列的前 n 项，dp[0] 和 dp[1] 分别为 0 和 1。然后，我们使用循环遍历数组，计算每一项的值，并将其保存到 dp 数组中。最后，返回 dp 数组的第 n 项即可。

这是一个非常简单的例子，但它展示了动态规划的基本思想和实现方法。在实际应用中，动态规划可能涉及更复杂的问题和更复杂的算法，但其核心思想始终是将问题分解为子问题，并通过保存子问题的最优解来推导出整个问题的最优解。