怎么说。OI这么多年的文化就是dp的文化对吧。
还是蛮重要的一个板块了。
dp的时候要注意枚举顺序，这个是最容易错的了，一定要前面的更新后面的，被更新过了的去更新别人。
dp需要一个好的优秀的定义，这个定义需要能够不重不漏的统计啊，需要有优化空间啊。
但是定义之后最难的一点就是去维护这个定义。
你dp的目的是得到你想要的解，应用里面的数值得到解，而你得到正确解的前提条件就是里面的数得是对的，所以在维护的时候，最重要的就是想到。这就好比你走路要看地图，你要确保你正拿着地图才能走到，维护的方式错了满盘皆输。题目的限制需要你一次一次的用你的方程你的定义去一个一个化解，维护。
关于优化，尽量想的魔鬼一点。
我见过的优化大概这么多种：
1.矩阵优化
2.容斥原理优化
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3.开根分步优化
4.数据结构优化
5.二分验证
6.分治优化
7.单调性优化
8.dp嵌套
9.图论优化
说一下适用范围：
1.字符串很广泛，还有一部分小图方案计数。
例题：GT考试，Wycieczki
2.容斥的话主要见过的就是方案的优化，像容斥背包什么的。
例题：DZY loves Math II，小星星，卡农，isn。