动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种常用的算法思想，用于解决一类最优化问题。这类问题通常具有重叠子问题和无后效性的特点，可以通过递推的方式求解。

动态规划算法的核心思想是将原问题分解成子问题，并将子问题的解缓存起来，避免重复计算。具体来说，我们通常需要定义状态，设计状态转移方程，以及确定边界条件。状态表示问题的某一方面，状态转移方程描述状态之间的转移关系，边界条件则是最基本的状态，无法再分解成子问题。

动态规划算法通常具有较高的时间复杂度，但是通过适当的优化可以得到较好的效果。常见的优化方式包括记忆化搜索、空间压缩、滚动数组等。

动态规划算法在实际中应用广泛，例如最短路径问题、背包问题、序列比对等。同时，动态规划算法也是一种重要的算法设计思想，在算法竞赛、人工智能等领域具有重要的应用。