动态规划算法模版的算法流程图

动态规划算法的通用模板通常包含以下几个步骤的流程图：

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| 动态规划算法模板|
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| **输入数据**     |
|   - 明确问题实例 |
|   - 目标函数       |
|   - 状态变量定义   |
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| **初始化**      |
|   - 创建基础状态（通常是边界情况或最小规模问题的解） |
|   - 初始化状态矩阵（若适用） |
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| **状态转移**     |
|   - 定义状态间的关系（递推公式） |
|   - 逐个计算每个状态的值（由较小规模问题的解得出） |
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| **最优解存储**  |
|   - 记录每个状态的最优解 |
|   - 避免重复计算（存储中间结果） |
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| **回溯求解**     |
|   - 从最终状态开始，根据先前的最优解反向计算出全局最优解 |
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| **输出结果**    |
|   - 返回全局最优解或所需的具体结果 |
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| **检查和调整**   |
|   - 检查算法是否正确运行 |
|   - 可能需要对复杂度或策略进行优化 |
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关键部分：
1. **问题分解**：将大问题拆分成子问题，并确定状态和状态之间的依赖关系。
2. **递归基础**：设置基本情况或终止条件，通常是最简单的情况下的解。
3. **更新规则**：根据状态间的依赖关系计算新的状态值。
4. **存储优化**：避免重复计算，通过记录已经计算过的状态值。