动态规划是什么，一般分为几个步骤

动态规划是一种常用于优化问题的算法思想，可以用来解决很多具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它将原问题分解为若干个子问题，通过求解子问题的最优解，推导出原问题的最优解。

一般而言，动态规划问题可以分为以下几个步骤：

1. 确定问题的状态：将原问题划分为若干个子问题，并定义状态表示问题的子集或者子序列，状态的定义应该是可以转移的。

2. 确定状态转移方程：根据子问题之间的关系，推导出状态转移方程，表示子问题之间的转移方式。这是动态规划算法的核心部分，也是最难的部分。

3. 确定边界条件：确定最小的子问题的解，即边界条件。这个步骤可以看做是递归的终止条件。

4. 确定求解顺序：确定求解子问题的顺序，一般有两种方式：自底向上的迭代求解和自顶向下的递归求解。

5. 计算最终结果：根据状态转移方程和边界条件，计算出问题的最优解。

需要注意的是，动态规划算法的实现过程中，还需要考虑一些优化策略，例如记忆化搜索、滚动数组、状态压缩等，以减小算法的时间和空间复杂度。