动态规划，顾名思义，是一种基于动态转移方程的优化问题求解方法，常用于计算机科学、数学和经济学等领域。它具有广泛的应用，是解决各种复杂问题的强有力工具。
动态规划的基本思想是将大问题分解为若干个子问题，通过求解子问题的最优解，来得到原问题的最优解。这种思想与分治法类似，但动态规划不同之处在于，它在求解子问题时会记录并利用已经解决过的子问题的结果，避免重复计算。
动态规划的核心在于构建动态转移方程，通常可以使用递归或迭代的方式进行求解。算法的时间复杂度取决于问题的规模和子问题之间的转移关系，一般来说，动态规划算法的时间复杂度为O(n^2)或O(n^3)。
动态规划的应用非常广泛，包括但不限于以下领域：
- 自然科学：生物学、化学、物理学等
- 工程学：通信、电子、材料等
- 计算机科学：图形学、人工智能、算法设计等
- 经济学：投资组合优化、路径规划等
- 其他领域：交通规划、旅游线路规划等
动态规划是一种高效解决优化问题的算法，通过将大问题分解为小问题，并利用子问题的最优解来求解整体问题，能够显著提高计算效率。掌握动态规划的思想和算法，对于解决实际问题具有重要意义。
