dp（動態規劃）思想：
簡單來說就是把完整的乙個問題，按照題目要求分解成多個子問題的問題序列，在每乙個子問題中尋找到符合題目要求的最有解，再從子問題序列中尋找符合題目要求的一段序列，以此為答案。
那麼什麼情況下使用dp呢？
使用dp（動態規劃）的三個要求：
1、最優子結構：可以乙個整問題分解成乙個個子問題的最有解求解過程的。
3、無後效應：呼叫子問題最優解時，子問題的最優解不發生改變。
其實上面的三個要求，除了第乙個其他我都暫時還不能理解，三個要求來自第二位博主的總結，但總體來說要以第乙個為主。
那麼如何更快的掌握dp（動態規劃）？
我所看的兩位博主對於dp的描述都非常的詳細，但他們都提到，過多的解釋沒有作用，沒有直接來例題理解的透徹，因為是筆記我就只記兩個例題，總結就是要多刷題才能掌握dp，下面我上兩題從兩位博主那挑的題：
例題1：
經典的數字金字塔；（這題非常經典，方便快速入門dp）
輸入格式
第一行包含整數n，表示數字三角形的層數。
接下來n行，每行包含若干整數，其中第 i 行表示數字三角形第 i 層包含的整數。
輸出格式
輸出乙個整數，表示最大的路徑數字和。
資料範圍
1≤n≤500,
−10000≤三角形中的整數≤10000
輸入樣例：57
3 88 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5
輸出樣例：
30acwing898. 數字三角形
例題2：
最長公共子串行；
給定兩個長度分別為n和m的字串a和b，求既是a的子串行又是b的子串行的字串長度最長是多少。
輸入格式
第一行包含兩個整數n和m。
第二行包含乙個長度為n的字串，表示字串a。
第三行包含乙個長度為m的字串，表示字串b。
字串均由小寫字母構成。
輸出格式
輸出乙個整數，表示最大長度。
資料範圍
1≤n,m≤10001≤n,m≤1000
輸入樣例：
4 5
acbd
abedc
3因為是第一次記筆記，引用的地方很多，自己總結的東西很少，不過在看兩位博主老師的文章時，因為知識的不足，很多地方看不懂，但也給了我學習的方向。
總結：下次需要學習的知識點有
1、分治演算法（第一位博主老師的文章中有分治和dp的區別，因為沒有學分治，暫時不理解，等到學習分治的時候我再去看一遍，加深理解）
2、貪心演算法（雖然粗略的學習了貪心演算法，但掌握不夠，在第一位博主老師的文章中略微看懂一些，但還不夠，需要更深度的學習後進行對比掌握）
3、lcs問題（這好像是一類問題，不是演算法，需要多刷才能看懂）
4、遞迴（這個很多地方都要用到，需要多學多刷多練）
以上是對我這次學習的總結，以及對下次學習的方向 ，寫這篇文章，方便我複習的時候快速建立方向和知識的回顧。最後感謝兩位博主的文章。
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