方格取数python

方格取数是一道经典的动态规划问题，可以使用Python进行求解。

以下是一个简单的Python实现：

n = int(input())
grid = []
for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    grid.append(row)

# dp[i][j]表示从左上角到(i, j)的最大和
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
dp[0][0] = grid[0][0]

# 初始化第一行和第一列
for i in range(1, n):
    dp[0][i] = dp[0][i-1] + grid[0][i]
    dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0]

# 动态规划
for i in range(1, n):
    for j in range(1, n):
        dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]

print(dp[n-1][n-1])

此代码使用了一个二维数组`dp`来记录最大和，然后使用动态规划算法来更新`dp`数组。最终答案为`dp[n-1][n-1]`，即从左上角到右下角的最大和。

需要注意的是，这个算法的时间复杂度为$O(n^2)$，因此对于大规模输入可能会超时。可以考虑使用其他优化方法，如滚动数组等。

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方格取数问题python

方格取数问题是一个经典的动态规划问题，可以使用Python解决。下面是一个简单的Python代码实现：

n = int(input())
grid = []
for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    grid.append(row)

dp = [[0] * n for _ in range(n)]
dp[0][0] = grid[0][0]

for i in range(1, n):
    dp[0][i] = dp[0][i-1] + grid[0][i]
    dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0]

for i in range(1, n):
    for j in range(1, n):
        dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]

print(dp[n-1][n-1])

这个代码的基本思路是，首先读入方格中的数字，然后使用一个二维数组 `dp` 来存储每个位置的最大值。我们可以先处理第一行和第一列的情况，因为它们只有一种走法，所以可以直接计算出来。然后，对于其他位置，我们可以选择从上面或者左边走过来，选取其中最大的值加上当前位置的值，就是当前位置的最大值。最后返回 `dp[n-1][n-1]` 就是整个方格取数的最大值了。

python方格取数

以下是一个解决方格取数问题的Python示例代码：

def max_sum(grid):
    n = len(grid)
    dp = [[[0, 0] for _ in range(n)] for _ in range(n)]
    dp[0][0][0] = grid[0][0]

    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i > 0:
                dp[i][j][0] = max(dp[i][j][0], dp[i-1][j][1] + grid[i][j])
            if j > 0:
                dp[i][j][1] = max(dp[i][j][1], dp[i][j-1][0] + grid[i][j])

    return dp[n-1][n-1][0]

# 示例输入
grid = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

# 调用函数并输出结果
print("最大和为:", max_sum(grid))  # 输出：最大和为: 29

该代码使用动态规划的思想，通过一个三维数组`dp`来记录每个位置的最大和。其中`dp[i][j][0]`表示从起点到位置`(i, j)`并且没有经过该位置的最大和，`dp[i][j]`表示从起点到位置`(i, j)`并且经过该位置的最大和。通过遍历每个位置，根据状态转移方程更新`dp`数组，最后返回右下角位置的最大和即可。