方格取数问题的完整python代码

好的，以下是方格取数问题的完整 Python 代码：

n = int(input())  # 输入方格阶数
grid = []  # 初始化方格

# 逐行输入方格
for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    grid.append(row)

# 初始化 dp 数组
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
dp[0][0] = grid[0][0]

# 动态规划求解
for i in range(1, n):
    dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0]  # 处理第一列
    dp[0][i] = dp[0][i-1] + grid[0][i]  # 处理第一行
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]  # 状态转移方程

print(dp[n-1][n-1])  # 输出最大取数值

希望这能够帮到你！如果还有其他问题，欢迎继续咨询我。

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方格取数问题的python代码

方格取数问题是一个经典的动态规划问题，以下是一个可以解决方格取数问题的 Python 代码示例：

n = int(input())
grid = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]

# 初始化 dp 数组
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
dp[0][0] = grid[0][0]

# 处理第一行和第一列
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])

该代码的思路是利用动态规划的思想，将问题拆解成若干个子问题，并利用已经求解的子问题的结果来求解更大规模的问题。具体来说，我们用 dp[i][j] 表示从左上角到 (i,j) 位置的最大取数和，然后根据题目要求，我们可以得到如下的状态转移方程：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]

其中，grid[i][j] 表示第 i 行第 j 列的格子上的数字。

最终，我们只需要输出 dp[n-1][n-1]，即从左上角到右下角的最大取数和即可。

方格取数问题的python完整代码

请参考以下方格取数问题的完整 Python 代码：

n = int(input())
grid = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]

# 初始化 dp 数组
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
dp[0][0] = grid[0][0]

# 处理第一行和第一列
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])

该代码首先读入方格的大小和每个格子上的数字，然后利用动态规划算法求解出从左上角到右下角的最大取数和，并输出结果。