动态规划（Dynamic Programming, DP）是算法设计中的核心思想之一，广泛应用于解决优化问题和组合问题。今天，让我们一起回顾几个经典的动态规划案例，感受它的魅力吧！

首先，不得不提的是斐波那契数列问题。这是一个入门级的动态规划问题，通过存储中间结果避免重复计算，极大地提高了效率。💡

接着是背包问题，包括0/1背包和完全背包。这类问题常用于资源分配场景，通过状态转移方程找到最优解。🎒💰

再来看看最长公共子序列（LCS）问题。它在字符串匹配中扮演重要角色，通过构建二维数组记录状态，快速找到两个序列的最大公共部分。🔍🔄

最后，别忘了编辑距离问题，即衡量两个字符串之间的最小操作次数。这不仅是算法竞赛的热门题型，也广泛应用于自然语言处理领域。📝🤖

掌握动态规划的关键在于明确“状态”与“选择”，并合理定义递推关系。💪🌟

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