动态规划是一种多项式时间内解决问题的技术，通过存储子问题的结果避免重复计算。它是对递归的优化，编码简单且最强大的解决技术之一。动态规划有两种实现方式：制表和记忆化。关键是识别重叠子问题和最优子结构。

本文介绍了一种新的梯度提升决策树方法，适用于高维数据，具有良好的理论性能和计算效率，可用于构建搜索和推荐系统的排名模型。该方法还支持多任务学习，能够选择通用及特定任务特征，训练速度快。