选择贪心算法，回溯算法，动态规划法，蛮力法，分支限界法，递归与分治算法其中之一。结合现实应用场景，解决一个具体的实际问题；

我选择动态规划法，并结合一个现实应用场景：股票交易。在股票交易中，我们需要决定何时买入和卖出股票以获得最大的利润。假设我们有一个数组prices，其中prices[i]表示第i天的股票价格。我们可以使用动态规划来解决这个问题。

定义状态：我们用dp[i]表示第i天能够获得的最大利润。

状态转移方程：在第i天，我们可以选择买入或卖出股票。如果我们选择买入，那么我们需要在前面的某一天卖出股票，使得利润最大。因此，我们需要记录前面的最低股票价格min_price，然后计算利润prices[i] - min_price。如果我们选择卖出股票，那么我们需要在前面的某一天买入股票，使得利润最大。因此，我们需要记录前面的最高股票价格max_price，然后计算利润max_price - prices[i]。我们可以得到状态转移方程：

dp[i] = max(dp[i-1], prices[i] - min_price, max_price - prices[i])

初始化：dp[0] = 0，min_price = prices[0]，max_price = prices[0]

最终结果：dp[n-1]，其中n为prices数组的长度。

通过使用动态规划算法，我们可以在O(n)的时间复杂度内解决股票交易问题，获得最大的利润。