在编程中，DP是 动态规划（Dynamic Programming）的缩写。动态规划是一种常用的算法思想，用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。它通过将原问题分解成一系列重叠的子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。
动态规划的基本思路是将问题划分为多个阶段，每个阶段都有一组可能的决策。通过逐个阶段地做出最优决策，可以得到整个问题的最优解。动态规划通常用于优化问题，如最短路径、背包问题、资源分配问题等。
使用动态规划时，需要满足两个重要条件：
1. 每个子状态都必须是最优的，才能用来推导后面的最优解。
2. 每个状态都不能直接影响后续状态，只能成为后续状态判断的一种依据。
动态规划在编程中的应用非常广泛，特别是在信息学竞赛和ACM竞赛中。通过将复杂问题分解为更小的子问题，并使用递推或迭代的方法求解这些子问题，可以显著提高算法的效率和性能。