写一个java动态规划

动态规划是一种优化算法，可以通过将问题分解成子问题来解决原问题。以下是一个使用动态规划解决最长公共子序列问题的Java代码示例：

public static int longestCommonSubsequence(String str1, String str2) {
    int m = str1.length();
    int n = str2.length();
    int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];

    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            if (str1.charAt(i - 1) == str2.charAt(j - 1)) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
            } else {
                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
            }
        }
    }

    return dp[m][n];
}

此代码使用一个二维数组来存储每个子问题的最优解，其中dp[i][j]表示字符串str1的前i个字符和字符串str2的前j个字符的最长公共子序列长度。在两个字符串中如果字符相同，那么最长公共子序列长度加一，否则取左侧或上侧的最长公共子序列长度的最大值。最终返回dp[m][n]，即原问题的最优解。