Это сойдет как пример динамического программирования? Или динамическое программирование это нечто другое?

Зачем в этой задаче вообще динамическое программирование?
И - нет, это не оно. Массив и цикл - это не определяющие признаки динамического программирования. Восходящим способом должна вычисляться некая функция F(n), результаты которой используются как есть на следующих итерациях: F(n + 1), F(n + 2), ... При этом, "мемоизация", как написал бот, значения функции нужна только до тех пор, пока есть потребность в этом значении.

Вот такую реализацию, например, можно назвать динамическим программированием:

 combs = [[]]

for _ in range(4):

    combs = [c + [b] for c in combs for b in (0, 1)]

print('\n'.join(' '.join(str(b) for b in c) for c in combs)) 

Здесь на каждом шаге формируем набор комбинаций, а на следующем - "удваиваем" его, добавляя 0 и 1 к каждой комбинации, соответственно. Каждый шаг использует данные предыдущего шага.

Или ещё можно сделать так:

 combs = [[0], [1]]

for _ in range(2):

    combs = [c + d for c in combs for d in combs]

print('\n'.join(' '.join(str(b) for b in c) for c in combs)) 

Здесь тоже используются результаты предыдущего шага, причём, дважды.

Если первая реализация строит 2 + 16 + 1 + 8 + 1 + 4 + 1 + 2 + 1 = 36 списков, увеличивая строку на 1 элемент в каждой итерации, то вторая строит 3 + 4 + 1 + 16 + 1 = 25 списков, удваивая строку в каждой итерации. И то, и то - экспонента от длины строки, но вторая экспонента растёт медленнее. timeit показывает разницу почти в три раза в пользу второго алгоритма.
А если немного подхимичить и сделать комбинацию первого и второго алгоритмов, то можно использовать оптимизацию и для длин, не являющихся степенями двойки. Принцип - такой же, как и в возведении в натуральные степени с делением показателя на 2 в каждой итерации.

Да, данная реализация можно отнести к примерам динамического программирования. Динамическое программирование - это метод решения задач, которые можно разбить на более мелкие и решить их в отдельности, сохраняя при этом результаты вычислений для будущего использования.

В данном случае мы разбиваем задачу на поэлементное изменение последовательности 0 и 1 и сохраняем результат для использования в следующей итерации. Это позволяет нам избежать рекурсивных вызовов и повторных вычислений уже решенных подзадач.

Таким образом, мы можем считать данную реализацию примером использования метода динамического программирования.

Да, представленный код является примером перебора всех возможных перестановок 0 и 1 в последовательности длины N с помощью нерекурсивного подхода.

Однако, хотя ваш подход обеспечивает получение всех комбинаций, он не является примером динамического программирования. Динамическое программирование - это метод оптимизации, который использует принципы разделения задачи на подзадачи и сохранение результатов этих подзадач для более эффективного решения.

В представленном коде отсутствует использование мемоизации или сохранения результатов подзадач для повторного использования. Динамическое программирование применяется в других задачах, где имеется перекрытие подзадач, что позволяет избежать повторных вычислений и значительно повысить эффективность алгоритма.

В данном случае, перебор всех возможных перестановок является простой задачей, и ваш подход достаточно эффективен. Однако, если вы столкнетесь с более сложной задачей, где есть перекрытие подзадач, стоит обратиться к динамическому программированию для более оптимального решения.