A. 动态规划算法模板的算法流程图：

动态规划算法通常用于解决涉及最优化的问题，如背包问题、最长公共子序列等。它的核心思想是将大问题分解成小问题，并存储中间结果以避免重复计算。算法流程图一般包括以下几个步骤：

1. 定义状态：确定问题可以分解成的状态变量，每个状态代表一个问题的一个解。

2. 状态转移方程：描述如何从已知状态转移到新的状态，即确定当前状态值与前一状态或几个状态的关系。

3. 初始化边界条件：对于最小规模的问题，直接求解其解作为基础状态，通常是递归的终止条件。

4. 自底向上计算：从最小规模开始，逐步计算更大规模状态的最优解，直至达到原问题规模。

5. 结果保存：将最后一步得到的结果作为最终解决方案。

6. 返回结果：当所有状态都计算完毕，返回最终的最优解。

算法流程图会用到循环结构（比如for或while），递归调用（在某些问题中），以及条件判断（根据状态转移规则）。下面是一个简单的动态规划算法流程图示意：

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|     +-----------------+         +--------------+ |
|     | 计算最小规模解   | →       | 存储结果     | |
|     +--+ |
|                                                  |
|     +-----------------+         +--------------+ |
|     | 根据状态转移方程| →       | 更新当前状态| |
|     +-----------------+         +--------------+ |
|                                                  |
|     +-----------------+         +--------------+ |
|     | 比较新旧解并选择| →       | 递归调用（上一层）| |
|     +--+ |
|     ^                                                |
|     |                                                |
|     v                                                |
|     +-----------------+                          |
|     | 继续计算下一层  |                          |
|     +