能否提供一个关于动态规划算法通用模板的详细流程图，并解释关键步骤？

动态规划是一种通过将复杂问题分解成更小、相互重叠子问题来解决最优化问题的方法。以下是动态规划的一般步骤的流程图及其关键步骤：

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| 动态规划过程 |
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| **输入**        |
|   - 初始条件（边界情况）|
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| **设计状态数组**|
|   - 初始化数组   |
|   - 存储已计算结果 |
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| **填充状态数组** |
|   - 从底向上或自底向上遍历 |
|   - 根据状态转移方程求解当前状态值 |
|   - 更新数组元素 |
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| **查找最终解决方案**|
|   - 最终状态对应最优解 |
|   - 返回状态数组中的目标值 |
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| **剪枝或优化** (可选) |
|   - 可删除冗余计算以提高效率 |
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| **输出**        |
|   - 解决方案或最优值 |
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关键步骤解释：
1. **问题定义**：明确问题的状态定义和目标函数，比如在背包问题中，状态可能是物品和背包容量，目标是最大化装入的价值。

2. **划分阶段**：确定状态转移方程，即如何从一个状态转移到另一个状态，如在斐波那契数列中，下一个数字是前两个数字之和。

3. **初始化**：处理边界条件或初始状态，例如零步或最小规模的问题结果。

4. **构建表**：按顺序填充值，通常采用二维数组或一维数组（对于单向递推），并保存已经计算的结果以避免重复。

5. **回溯求解**：根据状态转移方程逆向从最后一个状态返回到开始状态，找到问题的最优解。

6. **剪枝优化**：如果存在重复计算，可以利用记忆化搜索等技术减少不必要的计算。

7. **输出结果**：最终得到的是问题的全局最优解，如最大路径价值或最长公共子序列长度。