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A programação dinâmica é um método de conceção de algoritmos que envolve a resolução de problemas de otimização decompondo-os em subproblemas mais pequenos, cujos resultados são armazenados e reutilizados em cálculos posteriores. Esta abordagem elimina a necessidade de recalcular os mesmos valores várias vezes, o que reduz significativamente a complexidade computacional em comparação com soluções recursivas sem memorização (a chamada recursão ativa sem memória).
A base da programação dinâmica é a existência de uma estrutura de sub-soluções óptimas, o que significa que a solução óptima do problema principal pode ser obtida através da combinação das soluções dos seus sub-problemas. Uma condição adicional é a ocorrência da chamada sobreposição de subproblemas, ou seja, a sua ocorrência múltipla em diferentes fases de cálculo. A técnica baseia-se no armazenamento dos resultados dos cálculos parciais em estruturas de dados como arrays ou dicionários, evitando assim operações redundantes.
A programação dinâmica apresenta-se em duas variedades principais: uma abordagem descendente com memorização dos resultados (descendente com memoização) e uma abordagem ascendente com construção de tabelas (ascendente). Ambas as versões têm como objetivo otimizar o número de chamadas de funções e de operações computacionais. Isto é particularmente importante em problemas com complexidade temporal exponencial, em que a utilização deste método permite obter uma solução em tempo polinomial.
As aplicações da programação dinâmica abrangem uma vasta gama de questões informáticas e matemáticas, como a análise de cadeias de caracteres, a programação, a pesquisa em grafos, a decomposição de recursos, a compressão de dados ou o encaminhamento. O método é também relevante em teoria do controlo, economia computacional e biologia molecular, onde são necessários algoritmos de otimização de elevado desempenho. Graças à sua versatilidade, é uma das ferramentas básicas do arsenal da algoritmia informática.
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