有一个N*M的矩阵，且矩阵中每个方格中都有一个整数（0≤整数≤100），小蓝需要按照以下要求从矩阵中找出一条最长的移动路线，且输出最长路线的长度（1个方格为1个长度）。 要求： 1.小蓝可以从矩阵中任意一个方格开始向它的上、下、左、右相邻的任意一个方格移动，且移动的路线不能有交叉； 2.小蓝每次所要移动到的方格中的整数都要小于当前所在方格中的整数（如当前所在的方格中的整数为3，那么可以移动到数字为0，1，2的格子里，不可以移动到数字为3，4，5...的格子里）； 例如：N=3，M=3，矩阵方格如下： 最长路线为4 -> 3 -> 2 -> 1，故路线长度为4 ，请使用python做题

好的，我知道了。这是一道动态规划问题，可以使用 DP 算法来解决。我们可以定义一个二维 DP 数组 dp，其中 dp[i][j] 表示从 (i,j) 这个位置出发的最长路径长度。状态转移方程如下：

dp[i][j] = max(dp[x][y]+1)，其中 (x,y) 是 (i,j) 的上、下、左、右四个相邻位置中满足 a[x][y] < a[i][j] 的位置。

最终的最长路径长度就是所有 dp[i][j] 中的最大值。在计算 dp 数组的时候，可以使用深度优先搜索或广度优先搜索来遍历矩阵。

下面是用 Python 编写的代码：

# 定义 DFS 函数
def dfs(x, y):
if dp[x][y] > 0:
return dp[x][y]
res = 1
for i in range(4):
nx, ny = x+dx[i], y+dy[i]
if nx<0 or nx>=n or ny<0 or ny>=m or a[nx][ny] >= a[x][y]:
continue
res = max(res, dfs(nx, ny)+1)
dp[x][y] = res
return res

# 输入矩阵大小和矩阵
n, m = map(int, input().split())
a = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]

# 定义 dx 和 dy 数组
dx, dy = [-1,1,0,0], [0,0,-1,1]

# 定义 DP 数组
dp = [[0]*m for _ in range(n)]

# 对每个位置进行 DFS 计算
res = 0
for i in range(n):
for j in range(m):
res = max(res, dfs(i, j))

# 输出最长路径长度
print(res)