CMU 07-280 Lecture 21：Bellman Equation 如何解 Markov Decision Process
第 21 講把隨機序列決策寫成已知 dynamics 的 MDP，以 Bellman backup 定義 value 與 Q-value，再用 value iteration 或 policy iteration 求最佳 policy。
#dynamic-programming
3 篇文章Stanford CS161 Lecture 12：用動態規劃重寫 Bellman–Ford 與 Floyd–Warshall
動態規劃先精確定義子問題，再用 optimal substructure 寫 recurrence，最後依相依順序填表；Bellman–Ford 以 edge 數分層，Floyd–Warshall 則以允許的中繼頂點分層。
Stanford CS161 Lecture 13：從 LCS、背包到樹上獨立集的動態規劃設計法
Lecture 13 把動態規劃整理成五步：選 state、寫 transition、填表、回復解、再優化實作。LCS 是 O(mn)，兩種背包都是 O(nW) 的擬多項式時間，樹上最大權重獨立集則能在 O(|V|) 完成。