A请画出动态规划算法模板的算法流程图

动态规划算法的流程通常包括以下几个步骤，我会用一个简化版的伪代码和图形化流程图来表示：

// 初始化步骤
输入：原始问题
设置：状态数组(dp)，边界条件数组(boundary)

// 状态定义
for i = 0 to n (n为问题规模):
    dp[i] = null 或初始值 // 根据问题类型填入

// 动态规划循环
for i = 1 to n:
    for j = 0 to m: // 如果涉及到二维数组或其他维度，这里替换为对应范围
        if 子问题存在:
            dp[i][j] = 子问题的最佳解决方案(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 目标函数部分
        else:
            dp[i][j] = boundary[i][j]

// 结果获取
返回 dp[n][m]

// 图形化流程图示例
+----------------+
|   初始化     |
+->| 设置状态数组 |
+->| 设置边界条件 |
+----------------+
|
V
+----------------+
| 动态规划循环   |
+->| 计算子问题     |
+->| 更新状态       |
+->| 检查边界条件   |
+----------------+
|
V
+------------+
| 返回结果   |
+------------+

这个流程图展示了动态规划的基本框架，其中核心是通过遍历和递归地解决子问题，然后利用已知的子问题结果更新整体问题的最优解。实际的图形化会根据具体的算法细节有所变化。