题目要求我们给定一个包含非负整数的 m x n 网格，找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。每次只能向下或向右移动一步。所以我们需要使用动态规划算法来解决这道题目。

是的，这道题目属于动态规划类问题。我们可以使用二维数组 dp 来存储从起点到达当前位置的最小路径和。对于每个位置 (i, j)，其最小路径和可以通过以下两种方式得到：

1. 从左边的位置 (i, j-1) 移动到当前位置 (i, j)。此时最小路径和为 dp[i][j-1] + grid[i][j]。
2. 从上边的位置 (i-1, j) 移动到当前位置 (i, j)。此时最小路径和为 dp[i-1][j] + grid[i][j]。

因此，我们可以得到状态转移方程：

dp[i][j] = min(dp[i][j-1], dp[i-1][j]) + grid[i][j]

其中 dp[0][0] = grid[0][0]，即起点的最小路径和就是起点的数字值。

最终，dp[m-1][n-1] 即为从起点到终点的最小路径和。

下面是 Python 的代码实现：

def minPathSum(grid):
    m, n = len(grid), len(grid[0])
    dp = [[0] * n for _ in range(m)]
    dp[0][0] = grid[0][0]
    for i in range(1, m):
        dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0]
    for j in range(1, n):
        dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j]
    for i in range(1, m):
        for j in range(1, n):
            dp[i][j] = min(dp[i][j-1], dp[i-1][j]) + grid[i][j]
    return dp[m-1][n-1]

我们可以将时间复杂度优化为 O(n)，只需要使用一维数组代替二维数组即可：

def minPathSum(grid):
    m, n = len(grid), len(grid[0])
    dp = [0] * n
    dp[0] = grid[0][0]
    for j in range(1, n):
        dp[j] = dp[j-1] + grid[0][j]
    for i in range(1, m):
        dp[0] += grid[i][0]
        for j in range(1, n):
            dp[j] = min(dp[j-1], dp[j]) + grid[i][j]
    return dp[n-1]