对DP的误解
我的状态定义是：定义f(x)=A和B中长度为x的子序列的末尾
这里确实把问题规模变小了，也有了子问题，也可以从f(x-1)转移出f(x)。
但有两个问题：
我不知道最终答案存储在哪个状态里。
f(x)的获取依旧不明朗。
关于2，我的思考过程是这样的：当x=1的时候，去寻找A跟B中第一个相等的元素就行了。当x=2，就需要从x=1的情况下，从第一个相等元素的位置往后遍历，但是这样的话，可能性就很多了，固定A的元素去遍历B，或者固定B去遍历A，哪一个可以得到最优结果，在这种状态定义下并不能判断。而且，x=1的情况，未必是包含在最优路径中的。
怎么想怎么难受，而且用数组来存储一个二维数组也很奇怪。
其实我的问题是：不能用最终答案来定义状态，因为这样相当于是把问题复读了一遍。
动态规划的本质是把题目给出的信息做各种变形，从而更容易与最终答案连接，所以绝对不能用答案定义状态，用终点连接终点，这样是没有意义的。
状态的定义一定要基于题目给出的信息，这一点首先明确了；其次是状态的转移，一定要能够明确的用几种情况概括完所有可能的答案，如果不能，说明状态定义有问题。
正面例子：
还是很抽象，第一种情况好理解，相等说明长度+1，答案更优了，没有疑问；但是第二种呢？说的是跳过，我的描述是把前面得到的最优答案往后延续，外层循环是mxn的复杂度，每对元素都会访问到，就是说哪怕刨开DP，其实也能够得到所有情况了，DP的角色只是存储中间信息，并没有把问题本身变简单。
举个例子：
A=[1,7,7,7,7,7] B=[0,0,0,0,1,0,7]
两个1隔了很远，状态转移只转移相邻的状态，那[1]这个子序列不就跳过了吗，直觉上我是这么觉得的。哦，对了，i跟j未必是相等的啊，我老是觉得i=j，然后做状态转移，但是i≠j，换句话说[1]这个子序列会好好保存下来，并且后面如果没有更长的序列，这个值会保留。
这样就没问题了。有一点想通了，感觉自己对于最优子结构这一点还是缺少理解。
果然，看了那么多题解，也做了一些DP题目，完全没找到什么共性。
背后的原因是写题解的人。假如你要教一个人怎么拿起杯子，你不会强调每根手指怎么用力，因为这些已经内化到你的潜意识里了，你自己也不知道怎么用力。
就像我会用最终问题定义状态一样，习惯了DP的人根本不会这么做，也不理解为什么会有人这么做，因为用题目给出的信息来定义状态，对于这些人来说是理所当然的。
最终，还是只能依靠自己的思考，把一些难以叙述的问题找出来。
