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动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种通过分解复杂问题为重叠子问题，并利用子问题的解来高效求解原问题的算法思想。与递归相比，动态规划通过存储中间结果（即"记忆化"）避免了重复计算，显著提升了效率。

复杂动态规划是在基础一维动态规划之上的扩展，主要包括二维动态规划及动态规划最值优化策略。二维动态规划通过二维状态数组描述问题，适用于处理具有两个维度约束的场景（如矩阵路径、区间问题等）；最值优化则通过对状态转移方程的分析，减少冗余计算，提升算法效率。