帮我写一段完整动态规划代码

### 回答1：

def dynamic_planning(list): 
    n = len(list) 
    dp = [[0 for x in range(n+1)] for x in range(n+1)] 
  
    # 填充dp数组 
    for l in range(1, n+1): 
        for i in range(1, n-l+2): 
            j = i+l-1
            dp[i][j] = 99999999999
            for k in range(i,j): 
                dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k+1][j] + list[i-1]*list[k]*list[j]) 
  
    return dp[1][n] ```  

### 回答2：
动态规划（Dynamic Programming）是一种通过把问题分解成重叠的子问题来解决复杂问题的方法。下面是一个使用动态规划思想解决背包问题的完整代码：

def knapsack(W, wt, val, n):
# 创建二维数组用来保存计算过程中的最优解
dp = [[0] * (W + 1) for _ in range(n + 1)]

# 逐步计算每个子问题的最优解
for i in range(n + 1):
for w in range(W + 1):
if i == 0 or w == 0:
dp[i][w] = 0
elif wt[i - 1] <= w:
dp[i][w] = max(val[i - 1] + dp[i - 1][w - wt[i - 1]], dp[i - 1][w])
else:
dp[i][w] = dp[i - 1][w]

return dp[n][W]

# 测试代码
W = 10
wt = [2, 3, 4, 5] # 物品的重量
val = [3, 4, 5, 6] # 物品的价值
n = len(val)
result = knapsack(W, wt, val, n)
print("背包中能放入的最大价值为:", result)

以上代码用来解决经典的背包问题，给定一个背包的容量W，以及一组物品的重量wt和价值val，需要选择一些物品放入背包中，使得放入背包的物品总价值最大。该代码通过动态规划的方式，根据已计算得到的子问题最优解，逐步求解出整个问题的最优解。运行结果将输出背包中能放入的最大价值。  

### 回答3：
当然，请问您需要解决什么问题呢？动态规划是一种常用的算法思想，可以应用于很多不同的问题中。如果您能告诉我具体的问题，我可以为您编写相应的动态规划代码。