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chapter_dynamic_programming/dp_solution_pipeline/index.html
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@@ -3510,7 +3510,7 @@
<p>如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项“，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并在求解过程中验证它。</p>
<h2 id="1432">14.3.2 &nbsp; 问题求解步骤<a class="headerlink" href="#1432" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同，但通常遵循以下步骤：描述决策，定义状态，建立 <span class="arithmatex">\(dp\)</span> 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。</p>
<p>为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题「最小路径和」来举例。</p>
<p>为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题“最小路径和”来举例。</p>
<div class="admonition question">
<p class="admonition-title">Question</p>
<p>给定一个 <span class="arithmatex">\(n \times m\)</span> 的二维网格 <code>grid</code> ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格的代价。机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角单元格。请返回从左上角到右下角的最小路径和。</p>