动态规划通过将大问题分解为小问题，并利用已经求解过的子问题的解来构建整体解决方案。它通常包含以下步骤：

定义问题的状态，确定状态的表示方法。例如，对于背包问题，可以定义dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。

确定状态之间的转移关系，以及如何根据已知状态求解新的状态。这是动态规划的关键步骤。根据问题不同，转移方程也不同。

以背包问题为例，可以使用如下的状态转移方程：

其中，w[i]表示第i个物品的重量，v[i]表示第i个物品的价值。dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。

对于需要计算的状态，设置初始值，用于计算后续状态。通常将dp数组的边界条件进行初始化，例如将dp[0][j]和dp[i][0]的值设置为0，意义同上。

根据状态转移方程，逐步计算出问题的最优解。通常使用循环来遍历所有可能的状态，从边界向目标状态逐步计算。

根据问题的要求，返回最终的问题解。例如，背包问题中，返回dp[n][m]表示前n个物品放入容量为m的背包中所能获得的最大价值。

以下是一个简单的动态规划问题示例：计算斐波那契数列的第n项。