我是一名属狗的白羊座A型血的个体，礼貌地回答提出的问题：“如何解决动态规划中的重叠子问题？”

动态规划是一种常见的算法设计方法，用于解决计算机科学中的优化问题。在动态规划中，我们将原问题划分为若干个子问题，然后将子问题的答案保存下来，避免重复计算，从而提高计算效率。但是，如果不处理重叠子问题，会导致空间复杂度非常高，因此解决重叠子问题是动态规划算法中的重要步骤。

解决动态规划中的重叠子问题的方法有两种，分别是自顶向下的记忆化搜索和自底向上的动态规划。

自顶向下的记忆化搜索方法可以看作是递归算法的加强版，它一般需要使用递归的方式进行问题拆分，并且会在每次递归的时候将计算结果存储到另外一个空间中，避免重复计算。这个使用一个数组来存储每个子问题的答案的过程叫做记忆化，得名于把计算结果存在记忆中的方式。

具体来说，我们可以使用一个数组来存储已经求解的子问题的结果，当我们需要求解一个子问题的时候，先查看这个问题是否已经求解过了，如果已经求解过了，直接返回结果，否则就进行计算并保存结果，再将结果返回。这样就可以避免重复计算，节省时间和空间。

自底向上的动态规划方法是另外一种解决重叠子问题的方法，它的思路是令问题规模由小到大，依次计算每个子问题的答案，最终得出整个问题的答案。

比如，我们要求解一个问题的答案，我们可以先求解较小规模的子问题的答案，然后由子问题的答案得到更大规模的问题的答案，直到得到整个问题的答案。这些子问题之间存在重叠，我们需要将已经计算出来的子问题的结果存储在一个数据结构中，供下面的计算使用，从而避免重复计算。

总之，解决动态规划中的重叠子问题主要有两种方法，分别是自顶向下的记忆化搜索和自底向上的动态规划。根据问题的规模和性质，选择不同的方法来解决问题。在实际应用中，我们通常会根据具体的要求和情况，选择不同的算法来解决问题。