提升：从枚举、进阶，到动态规划（Dynamic Programming）

枚举，一般容易想到，但不是高效的算法，怎么办？动态规划（DP）通常可以拿来做优化。

本次 Chat 我们 Talk：如何通过3个难度依次增大的实例，一步一步接近 DP，主要内容包括：

1. 通过最通俗易懂的例子：Climbing Stairs （爬楼梯），初步领悟 DP，带有详细的分析思路和代码。代码版本一步一步从1.0，优化到1.1，最后形成终极版1.2.
2. 聊一道面试真题，分析机器人行驶最短路径，再次体会 DP 构思过程；
3. 通过2个例子，总结使用 DP 的通用条件；
4. 实战 LeetCode 上的一道题：Longest Valid Parentheses (最长连续有效括号对)，一次通过率是23.4%，属于 hard 级别。这道题有难度，但具有很强的 DP 风格，是理解 DP 的试金石；
5. 使用 Python 编码实现以上3个问题；
6. 最后梳理 DP，通过以上，您将学习到 DP 求解最重要的两个步骤：
   • 如何自顶而下地思考方式找到 DP 的迭代方程？
   • 通过自底向上地方法将子问题求解写入到临时表中，这样保证只做一次求解。

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5b173ce1e4e6d50625638322

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