diff --git a/src/main/java/dynamic_programming/IsSubsequence.java b/src/main/java/dynamic_programming/IsSubsequence.java
new file mode 100644
index 0000000..e5b8d66
--- /dev/null
+++ b/src/main/java/dynamic_programming/IsSubsequence.java
@@ -0,0 +1,57 @@
+package dynamic_programming;
+/**
+ * 题目： 392. 判断子序列 (isSubsequence)
+ * 描述：给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。
+ * 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
+ *
+ * 进阶：
+ * 如果有大量输入的 S，称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿，你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下，你会怎样改变代码？
+
+ 示例 1：
+ 输入：s = "abc", t = "ahbgdc"
+ 输出：true
+
+ * 链接：https://leetcode.cn/problems/is-subsequence/
+ */
+//不会
+public class IsSubsequence {
+    //动态规划：转为求最长公共子序列，是否为s的长度
+    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
+        int length1 = s.length(); int length2 = t.length();
+        int[][] dp = new int[length1+1][length2+1];
+        for(int i = 1; i <= length1; i++){
+            for(int j = 1; j <= length2; j++){
+                if(s.charAt(i-1) == t.charAt(j-1)){
+                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
+                }else{
+                    dp[i][j] = dp[i][j-1];  //s长度肯定小于等于t 要删也删t
+                }
+            }
+        }
+        return dp[length1][length2] == length1;
+    }
+    //双指针
+
+    /**
+     * 我们用两个指针 i 遍历字符串 s，j 遍历字符串 t。初始均指向各自字符串的开头：
+     *
+     * 如果 s.charAt(i) == t.charAt(j)，说明匹配上了，两个指针都往后走：i++, j++。
+     * 否则，就只能在 t 上“跳过”这个字符，j++。
+     * 当 i 走到 s.length() 时，说明 s 中的所有字符都在 t 中按顺序找到了，返回 true；否则，等 j 扫完 t 还没把 s 的所有字符匹配完，就返回 false。
+     */
+    public boolean isSubsequence2(String s, String t) {
+        int i = 0, j = 0;
+        int n = s.length(), m = t.length();
+        // 当 i < n 且 j < m 时循环
+        while (i < n && j < m) {
+            if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
+                // 匹配时，两指针都前进一步
+                i++;
+            }
+            // 不匹配时，只在 t 上跳过
+            j++;
+        }
+        // 如果 i 已经走完 s，说明全部匹配
+        return i == n;
+    }
+}
diff --git a/src/main/java/dynamic_programming/MinPathSum.java b/src/main/java/dynamic_programming/MinPathSum.java
new file mode 100644
index 0000000..050adf5
--- /dev/null
+++ b/src/main/java/dynamic_programming/MinPathSum.java
@@ -0,0 +1,33 @@
+package dynamic_programming;
+/**
+ * 题目： 64. 最小路径和 (MinPathSum)
+ * 描述：给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。
+ * 说明：每次只能向下或者向右移动一步。
+
+ 示例 1：
+ 输入：grid = [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]
+ 输出：7
+ 解释：因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。
+
+ * 链接：https://leetcode.cn/problems/minimum-path-sum/
+ */
+public class MinPathSum {
+    public int minPathSum(int[][] grid) {
+        int r=grid.length;
+        int c=grid[0].length;
+        int[][]dp=new int[r][c];
+        dp[0][0]=grid[0][0];
+        for (int i = 1; i < r; i++) {
+            dp[i][0]=dp[i-1][0]+grid[i][0];
+        }
+        for (int i = 1; i < c; i++) {
+            dp[0][i]=dp[0][i-1]+grid[0][i];
+        }
+        for (int i = 1; i < r; i++) {
+            for (int j = 1; j < c; j++) {
+                dp[i][j]=Math.min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j];
+            }
+        }
+        return dp[r-1][c-1];
+    }
+}
diff --git a/src/main/java/dynamic_programming/NumDistinct.java b/src/main/java/dynamic_programming/NumDistinct.java
new file mode 100644
index 0000000..a3b31bd
--- /dev/null
+++ b/src/main/java/dynamic_programming/NumDistinct.java
@@ -0,0 +1,44 @@
+package dynamic_programming;
+/**
+ * 题目： 115. 不同的子序列 (numDistinct)
+ * 描述：给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数。
+ *
+ * 测试用例保证结果在 32 位有符号整数范围内。
+
+ 示例 1：
+ 输入：s = "rabbbit", t = "rabbit"
+ 输出：3
+ 解释：
+ 如下所示, 有 3 种可以从 s 中得到 "rabbit" 的方案。
+ rabbbit
+ rabbbit
+ rabbbit
+
+ * 链接：https://leetcode.cn/problems/distinct-subsequences/
+ */
+//不会
+public class NumDistinct {
+    public int numDistinct(String s, String t) {
+        int n = s.length(), m = t.length();
+        // dp[i][j]: s[0..i-1] 中 t[0..j-1] 的方案数
+        long[][] dp = new long[n+1][m+1];
+        // 初始化
+        for (int i = 0; i <= n; i++) {
+            dp[i][0] = 1;
+        }
+        // dp[0][j>0] 默认就是 0
+
+        // 状态转移
+        for (int i = 1; i <= n; i++) {
+            for (int j = 1; j <= m; j++) {
+                if (s.charAt(i-1) == t.charAt(j-1)) {
+                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j];
+                } else {
+                    dp[i][j] = dp[i-1][j];
+                }
+            }
+        }
+        // 由于题目保证答案在 32 位范围内，最后转为 int 返回
+        return (int) dp[n][m];
+    }
+}