强化学习中为什么有动态规划？如何运用动态规划？从算法的角度分析。

强化学习中的动态规划是一种常用的求解最优策略的方法，其基本思想是将问题划分为若干个子问题，通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。

在强化学习中，动态规划通常用于求解马尔可夫决策过程（MDP）中的最优策略。MDP是一种经典强化学习模型，它由状态、动作、奖励和状态转移概率组成。动态规划可以通过求解值函数或者策略函数来得到最优策略。

具体来说，动态规划算法可以分为两种类型：策略迭代和值迭代。策略迭代算法包括策略评估和策略改进两个步骤，其基本思想是通过迭代求解策略函数，直到策略函数收敛。值迭代算法则是直接迭代求解值函数，然后根据值函数更新策略函数，直到策略函数收敛。

从算法的角度来看，动态规划算法的复杂度通常为$O(n^3)$，其中$n$表示状态的数量。这是因为在求解最优策略的过程中，需要对每个状态进行迭代求解值函数或者策略函数，这样的计算量是非常大的。因此，动态规划算法通常只适用于状态空间较小的问题。

总之，动态规划是一种常用的求解最优策略的方法，在强化学习中有着广泛的应用。