IX. Dynamic Programming
In Python, build nested list like: list = [[0]*n]*m, when doing list[0][0]=3, the whole 0th column will become 3. Because shallow copy happens when creating the list's 2nd and 3rd rows.
In order to do deep copy all the time, we have to build list like this: list = [[0]*n for i in range(m)], then we can modify one element using list[0][0]=3.
动态规划的本质是记忆化搜索，自上而下，每次搜索只记录一个值，已经计算过的值不再重复计算。一般不使用recursive，而是使用iterative.
Advantage:
Easy to think and implement.
Disadvantage:
Expensive memory to cost. Has to record all points.
让搜索的时候带一个值，这个值是从当前点出发最优解。
也可自底而上，从最底层开始初始化记录，然后再从倒数第二层来按照题目意思计算记录，直到计算出所有的记录。
Three common types of DP:
Matrix DP
Sequence DP (通常会多开一位，将0位空出来初始化，这样后面的元素才有依据)
Two sequences DP
如果要求最优解、解的个数、直接判断True or False，一般用DP，因为DP就是用来解这种题
如果要求写出所有解，那么就是暴力搜索，DP做不出来
动态规划的要素总结：
status：用什么DP来解决问题，并且代表什么含义
Matrix DP:
f[i][j]表示从（1，1）走到（i，j）…Sequence DP：
f[i]表示前i个 ……Two-sequence DP:
f[i][j]表示前i个匹配上前j个……Interval DP：
f[i][j]表示区间i -> j……
transfer: 更新的判断条件
LCS:
f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i][j-1], f[i-1][j-1]+1)LIS:
f[i] = max(f[j]+1, a[i]>=a[j])分析最后一次cut/分析最后一个字符/分析最后……
initialize：初始化第一个元素作为后续的基础
f[i][0], f[0][i]f[0]
answer：return值是什么
LIS：
max{f[i]}LCS:
f[m][n]
loop: 循环如何写
interval: 区间从小到大，先枚举区间的长度
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