动态规划非递归设计思路

递归实现动态规划并不难，但是对于数据规模大的问题，也许会爆栈也说不定。对于递归实现动态规划，通常一般也可以使用非递归。但是需要一定分析

鲁迅说过: 大问题拆成小问题，小问题拆成更小的问题，小小问题拆成更小小问题，直到拆解为原子性问题(自定义的原子性问题即为不可拆分问题)，然后解决。

鲁迅说的有道理，我也觉得，但问题是，得先从小规模问题来处理解决，然后再处理次大问题，发现这很符合递归在实现动态规划的逻辑看伪代码：

def  dfs(int l,int r):   
	 mid=(l+r)/2
	 dfs(l,mid)  //被拆成了更小子问题
	 dfs(mid+1,r)
	 //处理逻辑省略...

也就是说在用for遍历，而并不是函数递归时，可以控制好l和r，让小范围的问题先处理，再处理大一点规模问题。
比如并不是所有的问题都可以这样设计，根据题目而定

for(int i=n-1;i>=0;i--){
		for(int j=i+1;j<n;j++){
			//处理i,j区间的问题
			}
			}

这样在处理i,j区间问题时，该区间里的所有子问题都被处理了。

鲁迅：我没说锅!