动态规划算法是一种解决最优化问题的算法思想，通过将问题划分为若干个子问题，并将子问题的解保存起来，在高效解决问题的同时降低了时间复杂度。
它的基本思想是：将原问题分解为若干个重叠子问题，并存储子问题的解。通过定义状态和状态转移方程，逐步构建出问题的最优解。
动态规划算法包含以下几个关键步骤：定义问题的状态、定义状态转移方程、确定初始状态、递推求解和按需存储。它适用于具有最优子结构和重叠子问题性质的问题，能够在高效解决问题的同时降低时间复杂度。
动态规划算法的优点是能够充分利用计算资源，方便问题的并行化处理，同时也能节省空间和时间。使用动态规划算法需要满足一定的条件，如具有最优子结构和重叠子问题性质，或者可以通过转化为具有这些性质的问题来求解。
