在C++算法库中，动态规划技巧通常用于解决一些涉及最优子结构和重叠子问题的问题。以下是一些常见的动态规划技巧：
记忆化搜索：使用数组或哈希表来存储已经计算过的结果，以避免重复计算。这可以大大提高动态规划算法的效率。
自底向上的动态规划：从最小的子问题开始，逐步向上计算更大规模的问题的解。这种方法通常需要使用一个数组来存储中间结果。
状态转移方程：定义问题的状态和状态之间的转移关系，然后根据这些关系来计算最优解。这是动态规划算法的核心部分。
优化空间复杂度：有时可以通过优化空间复杂度来减少额外的空间开销，例如只使用常数个变量而不是完整的动态规划数组。
多维动态规划：对于某些问题，可能需要使用多维数组来存储问题的状态。这种情况下，需要考虑如何定义状态和状态转移方程。
这些技巧可以帮助你更好地应用动态规划算法解决各种问题，提高算法的效率和性能。
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