如何利用C++编程解决二维数组的最短路径问题？请参考2019常州市程序设计小能手比赛的实例。

在面对二维数组最短路径问题时，动态规划是常用且有效的算法之一。通过分析题目的具体要求，我们可以设计出一种适应于这类问题的解题框架。

参考资源链接：[2019常州市程序设计小能手比赛试题.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac1acce7214c316eaa43?spm=1055.2569.3001.10343)

以2019常州市程序设计小能手比赛的试题为例，我们可以假设存在一个二维数组，其中的每个元素代表了不同的权重或者成本，我们的目标是找到从起点到终点的最短路径。
动态规划的方法中，通常会构建一个与原数组同样大小的二维数组dp，其中dp[i][j]表示到达位置(i, j)的最短路径长度。通过填充这个dp数组，我们可以找到最终的答案。
具体步骤如下：
1. 初始化dp数组，通常起点的dp值设为0，其他位置设为一个较大的数。
2. 对于二维数组中的每个元素，根据题目的约束条件更新dp数组中的值。常见的操作是从上、下、左、右四个方向，取当前位置的最短路径加上当前路径长度。
3. 遍历dp数组，找到终点位置的值，即为整个二维数组的最短路径长度。
在实现时，需要特别注意边界条件以及避免路径上的无效移动，如题目中可能存在的障碍物或不通行区域。
通过上述方法，结合2019常州市程序设计小能手比赛的试题，不仅可以加深对动态规划算法的理解，还可以学会如何将理论应用到实际的编程题目中去。

参考资源链接：[2019常州市程序设计小能手比赛试题.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac1acce7214c316eaa43?spm=1055.2569.3001.10343)