马拉松dp是什么意思?

马拉松dp是一种解决复杂问题的动态规划方法，通过将问题分解为多个子问题逐步求解。这种方法需要处理大量数据，时间复杂度较高，适合解决需要长时间计算的题目。常见的应用场景包括背包问题、最长公共子序列等，程序员常通过优化状态转移方程来提升效率。

在实际应用中，马拉松dp需要设计合理的状态表示和转移方程。例如，在计算斐波那契数列时，可以存储中间结果避免重复计算。这种方法虽然耗时，但能准确解决许多传统dp难以处理的问题。掌握马拉松dp需要扎实的算法基础和丰富的实践经验。