"动态规划是一种解决最优化问题的算法，它通过将问题分解为相互重叠的子问题，并利用最优子结构性质，即问题的最优解包含子问题的最优解，来逐步构建整个问题的最优解。这种方法适用于那些可以通过多次决策并逐步细化来找到答案的问题。在动态规划中，决策依赖于当前状态，并且会引发状态的转移，形成一个决策序列，最终导向最优解。"
在动态规划法中，解决问题的关键在于识别和利用子问题的最优解。例如，在广告牌建设问题中，我们需要在满足广告牌间距至少5英里的条件下，找到一组广告牌位置，使得总收益最大化。这是一个典型的动态规划问题，因为它可以被划分为多个子问题，每个子问题对应于在特定位置放置广告牌的最优收益，而且整个问题的最优解是由这些子问题的最优解组合而成。
动态规划与贪婪算法的主要区别在于，贪婪算法通常在每一步选择局部最优解，而动态规划则会考虑所有可能的决策路径，寻找全局最优解。在数塔问题中，如果仅采用贪婪策略，即每次选择当前层数值最大的节点向下走，可能会错过全局的最大和。相反，动态规划会考虑所有可能的路径，并通过存储和重用中间计算结果来避免重复计算，最终找到一条使得路径和最大的路径。
动态规划的设计通常包括以下几个步骤：
1. 阶段划分：将问题分解为一系列的阶段，每个阶段对应一个问题的子集或部分状态。
2. 状态定义：确定问题的状态空间，这通常涉及问题的所有关键变量。
3. 决策规则：为每个状态定义可能的决策，以及这些决策如何影响下一个状态。
4. 状态转移方程：建立状态之间的转移关系，即如何从一个状态计算出下一个状态的最优解。
5. 边界条件：确定基础情形，通常是问题的最小规模或最简单形式，可以直接得出答案。
6. 记忆化：为了避免重复计算，通常使用数组或数据结构来存储子问题的解，这种方法被称为记忆化搜索。
以数塔问题为例，我们可以从顶层开始，通过比较左右两侧节点的值，选择更大的那个，并将结果保存，用于计算下一层的最优路径。这个过程持续到达到底层，最终得到的路径即为数塔的最大和。在这个过程中，每个决策都是基于当前层的状态，而当前层的状态又由上一层的状态决定，形成了一个递归的决策树。
总结来说，动态规划是一种强大的工具，尤其适合解决那些具有重叠子问题和最优子结构的问题。它通过分治策略和记忆化技术，能够有效地找到复杂问题的全局最优解，避免了盲目尝试所有可能的解决方案。在实际应用中，如旅行商问题、背包问题、最长公共子序列等，动态规划都能展现出其高效和精准的特性。
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