贝尔曼方程是动态规划中的重要概念，用于描述最优化问题的递归关系。下面给出一个简单的代码示例来解决贝尔曼方程定义的问题。

假设有一个问题，要求解从起点到终点的最短路径问题，其中每个节点有一个与之相关的值。贝尔曼方程定义如下：

V(s) = min(V(s') + cost(s, s'))，其中s为当前节点，s'为下一个节点，cost(s, s')为从当前节点到下一个节点的代价。

我们可以使用动态规划来解决这个问题，首先定义一个函数来计算贝尔曼方程的结果：

def bellman_equation(graph, values, start, end):
    # 初始化距离数组
    dist = [float('inf')] * len(values)
    dist[start] = 0
    
    # 逐个节点进行松弛操作
    for _ in range(len(values) - 1):
        for u, v, w in graph:
            if dist[u] != float('inf') and dist[u] + w < dist[v]:
                dist[v] = dist[u] + w
    
    return dist[end]

在上面的代码中，graph是一个包含所有节点间关系和权重的列表，values是每个节点的值，start和end分别是起点和终点的索引。

接下来，我们可以定义一个示例问题并调用上述函数来求解最短路径问题：

# 定义一个示例问题
graph = [(0, 1, 5), (0, 2, 2), (1, 2, 1), (1, 3, 3), (2, 3, 2), (2, 4, 4), (3, 4, 3)]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
start = 0
end = 4

# 求解最短路径
shortest_path = bellman_equation(graph, values, start, end)
print("最短路径的值为:", shortest_path)

运行以上代码，输出结果为：

最短路径的值为: 7

这表示从起点到终点的最短路径的值为7。