今天花了几个小时，重新理解了一下dp。。。

首先我们要知道为什么要使用dp，我们在选择dp算法的时候，往往是在决策问题上，而且是在如果不使用dp，直接暴力效率会很低的情况下选择使用dp.

那么问题来了，什么时候会选择使用dp呢，一般情况下，我们能将问题抽象出来，并且问题满足无后效性，满足最优子结构，并且能明确的找出状态转移方程的话，

dp无疑是很好的选择。

无后效性是什么呢，无后效性通俗的说就是只要我们得出了当前状态，而不用管这个状态怎么来的，也就是说之前的状态已经用不着了，如果我们抽象出的状态有后效性，很简单，我们只用把这个值加入到状态的表示中。

最优子结构：在决策问题中，如果，当前问题可以拆分为多个子问题，并且依赖于这些子问题，那么我们称为此问题符合子结构，而若当前状态可以由某个阶段的某个或某些

状态直接得到，那么就符合最优子结构

状态转移：这个概念比较简单，在抽象出上述两点的的状态表示后，每种状态之间转移时值或者参数的变化。

接下来就是大量的训练来达到熟练使用了