本文探讨了动态规划(DP)的概念，强调了DP是记忆化搜索的一种，尤其关注如何从前向的角度理解和优化DP过程。文章提到了递归与DP之间的关系，指出递归可通过记忆化转化为DP，并讨论了状态转移方程的重要性。同时，内容还涉及了DP优化技巧，如空间压缩，以及在某些情况下如何通过简化状态转移方程来减少计算复杂性。
DP是弄清楚计算方向后的记忆化搜索
DP 还要往前跳 因为DP过程遇到（直接归0, 不是平稳的
1. 递归
2. DP VS DFS
O(N2)， O(N3)
那个stock是不是也可以这样优化？只用求有限个？
递归--记忆化--状态转移方程--状态转移方程化简
如果DP过程有枚举过程，看一下枚举过程是不是之前有算过的（之前也可能枚举过，如这里的dp[i][j-1]就是之前的枚举的直接）
这个题还要考虑下递归怎么转化DP，有变量的替换？
全部用最开始的base也不好算，那就只能用1个数 这样算base case
如果只是求值，可以空间压缩
min-max对抗搜索
可以先写出递归吗 ？
先算间距
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