写出Python代码动态规划

在Python中，动态规划是一种解决问题的有效方法，它通常用于优化涉及子问题的问题，通过将大问题分解为更小、相互关联的部分并储存中间结果来避免重复计算。下面是一个简单的例子，展示如何使用Python实现斐波那契数列的动态规划解决方案：

def fibonacci_dp(n):
    # 创建一个列表来存储已经计算过的值
    fib_memory = [0] * (n + 1)

    # 初始化基础情况
    fib_memory[0] = 0
    if n > 0:
        fib_memory[1] = 1

    # 使用动态规划计算剩余的项
    for i in range(2, n + 1):
        fib_memory[i] = fib_memory[i - 1] + fib_memory[i - 2]

    return fib_memory[n]

# 测试函数
print(fibonacci_dp(10))  # 输出第10个斐波那契数

在这个代码中，我们创建了一个名为`fib_memory`的列表，用于存储之前计算过的斐波那契数。然后，我们从第三个数开始逐步计算，利用前两个数的已知值，避免了重复计算。