关于动态规划的冷门观点 | AI生成和翻译
问题：关于算法中动态规划的非主流观点有哪些？
回答：
动态规划 (DP) 是一种在算法中广泛教授和推崇的技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构的优化问题。然而，在程序员、教育工作者和实践者中存在一些非传统或非主流的观点，这些观点通常源于实践经验、面试挫折或概念辩论。以下是一些值得注意的观点：
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DP 被过分强调，在实际生产代码中很少使用：许多经验丰富的开发人员报告称，在日常软件工程中从未遇到过经典 DP 算法（如背包问题或最长公共子序列）的需求。它被视为小众技术，主要出现在生物信息学或运筹学等专业领域，但由于其在学术课程和编码面试中的突出地位而被过分吹捧。
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DP 问题是评估面试候选人的糟糕或无效方式：批评者认为 DP 问题更多地测试模式识别和记忆，而不是真正的解决问题能力。很少有人在没有事先接触的情况下当场发明 DP 解决方案，这使其成为一个不公平的试金石，尤其是在初次筛选中也会问到困难的 LeetCode 风格问题时。
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自下而上的 DP 通常不如带有记忆化的自上而下递归：一个非传统的观点是，迭代的自下而上方法会使代码可读性和可维护性复杂化，而没有显著的收益（例如，只有像减少对数因子这样的微小提速）。递归记忆化在大多数情况下更简单、更直观且足够，因为自下而上可能会强制计算不必要的子问题。
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主要通过记忆化来思考 DP 会产生误导：一些人认为，从记忆化递归开始会隐藏通过系统地解决子问题来利用最优子结构的核心思想。这会导致误解，特别是对于将缓存与完整的 DP 范式混淆的初学者来说。
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DP 本质上不“难”或不“神奇”——挣扎源于缺乏先决条件：一个有争议的观点是，困难并非源于 DP 本身，而是源于递归、回溯或贪心算法的基础薄弱。有了适当的基础，DP 就很简单，而不是它经常被描绘的“黑魔法”。
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“动态规划”这个名称具有误导性且无益：由 Richard Bellman 部分是为了听起来有吸引力（并避免审查）而创造的流行语，它与“动态”行为或编程语言没有真正的联系。这导致了持续的困惑，有些人将其与动态类型或通用编程混淆。
这些观点突显了理论优雅、教学实践和实际效用之间的紧张关系，这种紧张关系在竞技编程和面试准备社区中经常被放大。
参考文献：
- https://www.reddit.com/r/java/comments/xww4zu/been_12_years_never_had_to_do_dynamic_programming/
- https://www.teamblind.com/post/are-dynamic-programming-interview-questions-valid-bg3ggt5q
- https://www.teamblind.com/post/dynamic-programming-interview-problems-ucvrksef
- https://www.reddit.com/r/algorithms/comments/n2hnuv/mastering_dynamic_programming/
- https://www.reddit.com/r/compsci/comments/er05fhn/help_me_wrap_my_head_around_dynamic_programming/
- https://www.reddit.com/r/leetcode/comments/sv82tg/how_do_you_guys_get_good_at_dp/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_programming
- https://qsantos.fr/2024/01/04/dynamic-programming-is-not-black-magic/