動態規劃算法的基本要素為最優子結構和重疊子問題。
1、最優子結構。當問題的最優解包含了其子問題的最優解時，稱該問題具有最優子結構性質。問題的最優子結構性質提供了該問題可用動態規劃算法求解的重要線索。
2、在動態規劃算法中，利用問題的最優子結構性質，以自底向上的方式遞歸地從子問題的最優解逐步構造出整個問題的最優解。
3、重疊子問題。可用動態規劃算法求解的問題應具備的另壹個基本要素是子問題的重疊性質。可用動態規劃算法求解的問題應具備的另壹個基本要素是子問題的重疊性質。在用遞歸算法自頂向下求解問題時，每次產生的子問題並不總是新問題，有些子問題被反復計算多次。
動態規劃算法的優缺點：
1、動態規劃與其它算法相比，大大減少了計算量，豐富了計算結果，不僅求出了當前狀態到目標狀態的最優值，而且同時求出了到中間狀態的最優值，這對於很多實際問題來說是很有用的。
2、動態規劃相比壹般算法也存在壹定缺點：空間占據過多，但對於空間需求量不大的題目來說，動態規劃無疑是最佳方法！動態規劃算法和貪婪算法都是構造最優解的常有方法。動態規劃算法沒有壹個固定的解題模式，技巧性很強。
3、動態規劃算法正是利用了這種子問題的重疊性質，對每壹個子問題只解壹次，而後將其解保存在壹個表格中，當再次需要此子問題時，只要簡單地用常數時間查看壹下結果。