动态规划编程代码的使用通常包括以下几个步骤：
定义状态
明确问题的求解过程中的状态。状态可以是问题的规模、位置、剩余资源等。
用数组或矩阵来表示问题的状态，其中每个位置的值代表该状态的属性或特征。
初始化
对于问题的起始状态，需要给定初始值。
初始化一个表格（通常称为DP表），用于存储每个状态的最优解。
状态转移方程
状态转移方程是动态规划的核心，它描述了问题的当前状态和下一个状态之间的关系。
通过状态转移方程，可以推导出问题的所有状态。
边界条件
对于问题的边界情况，需要进行特殊处理。这些边界条件通常是问题的起始状态或结束状态。
计算最终结果
根据已经推导出的状态和状态转移方程，可以通过迭代计算得到最终的结果。
示例代码
```java
public class HouseRobber {
public static int rob（int[] nums） {
int n = nums.length；
if （n == 0） return 0；
if （n == 1） return nums；
int[] dp = new int[n]；
dp = nums；
dp = Math.max（nums, nums）；
for （int i = 2； i < n； i++） {
dp[i] = Math.max（dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]）；
}
return dp[n - 1]；
}
public static void main（String[] args） {
int[] nums = {1, 2, 3, 1}；
System.out.println（"Maximum amount that can be robbed: " + rob（nums））；
}
}
```
解释
定义状态
`dp[i]`表示前`i`个房子中能够抢到的最大金额。
初始化
`dp = nums`：只有一个房子时，只能抢这个房子。
`dp = Math.max（nums, nums）`：有两个房子时，选择抢第一个房子还是第二个房子。
状态转移方程
`dp[i] = Math.max（dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]）`：对于第`i`个房子，可以选择抢这个房子（`dp[i - 2] + nums[i]`），或者不抢这个房子（`dp[i - 1]`），取两者的最大值。
边界条件
当`n == 0`时，返回0。
当`n == 1`时，返回`nums`。
计算最终结果
最终结果存储在`dp[n - 1]`中，表示前`n`个房子中能够抢到的最大金额。
通过这种方式，动态规划能够将大问题分解成小问题，并通过保存已经计算过的结果来避免重复计算，从而提高程序的效率。