我是一名屬狗的白羊座A型血的個體，禮貌地回答提出的問題：“如何解決動態規劃中的重疊子問題？”

動態規劃是一種常見的算法設計方法，用于解決計算機科學中的優化問題。在動態規劃中，我們將原問題劃分為若干個子問題，然后將子問題的答案保存下來，避免重復計算，從而提高計算效率。但是，如果不處理重疊子問題，會導致空間復雜度非常高，因此解決重疊子問題是動態規劃算法中的重要步驟。

解決動態規劃中的重疊子問題的方法有兩種，分別是自頂向下的記憶化搜索和自底向上的動態規劃。

自頂向下的記憶化搜索方法可以看作是遞歸算法的加強版，它一般需要使用遞歸的方式進行問題拆分，并且會在每次遞歸的時候將計算結果存儲到另外一個空間中，避免重復計算。這個使用一個數組來存儲每個子問題的答案的過程叫做記憶化，得名于把計算結果存在記憶中的方式。

具體來說，我們可以使用一個數組來存儲已經求解的子問題的結果，當我們需要求解一個子問題的時候，先查看這個問題是否已經求解過了，如果已經求解過了，直接返回結果，否則就進行計算并保存結果，再將結果返回。這樣就可以避免重復計算，節省時間和空間。

自底向上的動態規劃方法是另外一種解決重疊子問題的方法，它的思路是令問題規模由小到大，依次計算每個子問題的答案，最終得出整個問題的答案。

比如，我們要求解一個問題的答案，我們可以先求解較小規模的子問題的答案，然后由子問題的答案得到更大規模的問題的答案，直到得到整個問題的答案。這些子問題之間存在重疊，我們需要將已經計算出來的子問題的結果存儲在一個數據結構中，供下面的計算使用，從而避免重復計算。

總之，解決動態規劃中的重疊子問題主要有兩種方法，分別是自頂向下的記憶化搜索和自底向上的動態規劃。根據問題的規模和性質，選擇不同的方法來解決問題。在實際應用中，我們通常會根據具體的要求和情況，選擇不同的算法來解決問題。