我对理解动态编程中的子问题有疑问。 例如：
Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right which minimizes the sum of all numbers along its path.
Note: You can only move either down or right at any point in time.
动态程序的一般步骤是找到子问题。
因此，在这种情况下，dp函数为dp [m-1，n-1] = min（dp [m-2，n-1]，dp [m-1] [n-2]）+网格[m-1，n-1]。
我的问题是，当我们计算子问题dp [m-2，n-1]时，是否还会更改网格的形状，例如将网格缩小为（m-2）X（n-1）的大小？
基本上，如果我们缩小网格，则dp [m-2，n-1]将表示从给定网格（[0] [0]到[m-2] [n-1]的最小路径总和（ m-2）X（n-1），这将是dp [m-1] [n-1]
的子问题或者，我们将网格的大小保持为[m-1] [n-1]，然后在此网格中计算dp [m-2] [n-1]。
哪个是正确的子问题？