本篇主要是对引用文的理解、记录，对动态规划有一个初步的理解。
【动态规划-初步理解】动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。
解决问题的前提是做好逻辑规划，白描出思路，然后再讲思路转换为代码实现，进而对代码进行优化，使用现成的已有的语法更快速高效的解决问题。
引用文先讲解了解决动态规划问题的思路，后举例说明，跟学了前三个例子。
动态规划，无非就是利用历史记录，来避免我们的重复计算。而这些历史记录，我们得需要一些变量来保存，一般是用一维数组或者二维数组来保存。理解与解读：
第一步骤：定义数组元素的含义;
第二步骤：找出数组元素之间的关系式;
第三步骤：找出初始值;
第一步骤，将问题拆解为一系列的子问题，并明确子问题的含义，逐一求解子问题，进而得解。
第二步骤，理解子问题之间的相互关系，并将这种关系转换为一个公式；
第三步骤，子问题公式推导到不能推导的最后，必然有能够直接获取的值，这就是初始值，在进行推导之前要给定给出初始值，整个推导过程最后才能有解。
引用文中的前三个例子已练习，下面给出自己的例子（虽然也参考了官方题解）：
/**
* 53. 最大子数组和
* 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
* 子数组 是数组中的一个连续部分。
* 示例 1：
* 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
* 输出：6
* 解释：连续子数组[4,-1,2,1] 的和最大，为6 。
* 来源：力扣（LeetCode）
* 链接：...
* 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
*/
public class MaximumSubarray {public static int maxSubArray1(int[] nums) {
//1、定义一个数组dp：dp[i]为以第i个元素为结尾的连续子数组的最大和, 最后求出dp中max值即为结果值
int[] dp = new int[nums.length];
//2、元素间的关系：dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i], nums[i])
//3、找出初始值
int maxSubArrayCount = nums[0];
dp[0] = nums[0];
for(int i=1;
i引用
告别动态规划，连刷 40 道题，我总结了这些套路，看不懂你打我（万字长文）https://juejin.cn/post/684490...
动态规划百度百科 https://baike.baidu.com/item/...
