动态规划是一种解决多阶段决策过程中的优化问题的方法。在编程中，动态规划常常用来解决一些涉及递归、重叠子问题和最优子结构的问题。其中，斐波那契数列是一个经典的动态规划问题。

斐波那契数列的定义如下：

F(0) = 0, F(1) = 1

F(n) = F(n1) F(n2) (n ≥ 2)

换句话说，斐波那契数列中的每个数字是前两个数字之和。

下面以 Python 语言为例，来展示如何使用动态规划的思想来实现斐波那契数列的计算：

```python

def fibonacci(n):

if n <= 1:

return n

dp = [0] * (n 1)

dp[1] = 1

for i in range(2, n 1):

dp[i] = dp[i1] dp[i2]

return dp[n]

```

在这段代码中，我们使用了一个长度为 n 1 的数组 dp 来存储斐波那契数列的中间结果，避免了重复计算，从而提高了效率。

动态规划是一种非常重要的编程思想，通过合理地划分子问题，有效地减少了重复计算，提高了算法的效率。掌握动态规划对于编程能力的提升是非常有帮助的。