如何在华为机试中运用动态规划解决多阶段决策问题？请结合实际例题进行分析。

华为机试是技术面试中的一项重要环节，它不仅考察应聘者的编程技巧，还涉及对算法和数据结构的深入理解。动态规划作为解决多阶段决策问题的有效方法，在华为机试中占有举足轻重的地位。掌握动态规划的解题技巧，对于应对机试中的算法题目至关重要。

参考资源链接：[华为OD机试精选算法题解析：过关必备的高分攻略](https://wenku.csdn.net/doc/2wvctj32qa?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，了解动态规划的基本原理是解决相关问题的第一步。动态规划的核心在于将复杂问题分解为简单的子问题，并根据子问题的解构建原问题的解。为实现这一过程，需要定义状态，推导状态转移方程，并通过合适的数据结构存储中间结果，避免重复计算。

以华为机试中可能出现的一类问题——硬币找零问题为例，我们可以分析如何应用动态规划。问题描述为：给定不同面额的硬币和一个总金额，编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。

解决这个问题的动态规划思路如下：
1. 状态定义：令 dp[i] 表示凑成金额 i 所需的最少硬币数量。
2. 状态转移方程：对于每个金额 i，遍历所有面额的硬币，更新 dp[i] 的值。dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1)，其中 coin 为硬币的面额。
3. 初始化：由于金额为零时，不需要任何硬币，所以 dp[0] = 0。其他金额的最小硬币数初始为一个大数，表示不可达。
4. 计算顺序：从金额 1 开始计算，直到总金额。
5. 结果：dp[总金额] 即为所求答案。

例如，如果硬币面额有 [1, 2, 5]，总金额为 11，那么 dp[11] 的计算过程如下：dp[11] = min(dp[11], dp[11-1] + 1, dp[11-2] + 1, dp[11-5] + 1) = min(dp[11], dp[10] + 1, dp[9] + 1, dp[6] + 1)。通过这种方式，我们可以得到凑成金额 11 的最少硬币数。

针对华为机试的动态规划题目，你可以通过阅读《华为OD机试精选算法题解析：过关必备的高分攻略》来获取更多实战技巧和深度解析。这本书不仅涵盖了历年高频出现的算法题目，还提供了详细的解题思路和优化策略，对于准备华为机试的应聘者来说，是一份宝贵的参考资料。通过学习和练习书中的例题，你将能更自信地面对动态规划类问题，并在实际的华为机试中取得优异表现。

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