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学习AC自动机与动态规划结合的解决方案一直是algorithmics领域的核心内容之一。在此次深入学习期间，我仔细阅读了相关理论知识，并通过多个实际题目进行实践调试。虽然理论学习初期有一定的代入感，但实际动手解决问题时仍然面临着诸多困扰，尤其是如何将AC自动机的算法思维与动态规划的解题技巧有机结合，这一颠倒思维的过程确实需要迁移成本。

通过这次学习，我逐渐认识到以下几点：

AC自动机的核心思路理解

AC自动机（AC Machine）的核心在于创造性转换，即通过将问题分解和重新组合，找到既符合题目约束又能达到最优解的模式。这一思路与动态规划的状态定义、转移、目标函数有着异曲同工之处。

动态规划的解题框架

动态规划（DP）的传统实现框架包含了状态定义、相互转移关系和最终答案的关联方式。将AC自动机与DP相结合的关键在于如何设计新的状态、自定义的转移规则以及满足最优解的终止条件。

结合的难点剖析

解决思路的收获

针对上述难点，我从以下几个方面提出了改进思路：

后续学习计划

• 继续深入学习AC自动机中的创造性转换技巧，重点关注相关的Case分析和实战经验。
• 将学到的AC自动机与动态规划的结合方法，应用到更丰富的算法题目中，提升解题效率。
• 针对个人在具体题型上遇到的难点，进行专项攻关，寻找更高效的解题模版。

这次学习过程让我更加理解了算法思维在解决实际问题中的重要性，也让我认识到AC自动机与传统动态规划结合的可能性与价值。虽然目前的AC自动机应用还处于摸索阶段，但我相信通过持续的练习与思考，一定能在实践中不断提升自己的解题水平，最终实现算法创新的目标。