能否提供一个动态规划算法的基本流程图示例？

当然可以。动态规划通常涉及以下几个步骤的流程：

1. **定义状态**：首先确定需要优化的问题，将其分解成更小的、相互关联的状态。例如，在背包问题中，每个物品都有其价值和重量，状态可能是剩余容量下所能获得的最大价值。

2. **设定基础状态**：确定最简单的情况，即没有其他状态依赖的基础情况。比如求解斐波那契数列时，基本情况是第0项和第1项。

3. **制定递推规则**：基于先前的状态计算出新的状态值。这通常是通过一个自上而下的过程，即根据子问题的结果推导出更大规模问题的解决方案。如背包问题中，可以通过比较包含当前物品和不包含当前物品时的最大价值来确定是否加入当前物品。

4. **存储中间结果**：为了避免重复计算，动态规划会利用表格或数组存储已经计算过的状态值，这部分被称为“记忆化”。

5. **回溯求解**：从最终目标开始，逐步向上追溯到最初的子问题，按照递推规则逐步构建原始问题的解。

6. **返回结果**：最后得到的目标状态就是原问题的最优解。

下面是一个简单的流程图示意：

                  +--+-------------+
      | 最基础状态 |   递归计算  |
      +-------------+-------------+
                    |
                    V
                +-------V--------+
                | 存储中间结果| 返回结果|
                +----------------+