python 阿里巴巴找黄金宝箱 od 机试

Python阿里巴巴找黄金宝箱OD机试主要是通过编程实现对宝箱进行搜索的算法。

首先，我们需要明确宝箱的搜索规则和条件。根据题目要求，宝箱的位置是一个nxm的矩阵，每个位置上有一个数字，表示在该位置上的宝物的价值。要求我们从左上角出发，每次只能向右边或者下边移动一步，直到到达右下角的位置，期间经过的宝箱上的宝物累加起来的价值要最大化。

为了解决这个问题，我们可以使用动态规划的思想。创建一个与宝箱矩阵大小相同的dp矩阵，dp[i][j]表示从起点到达位置(i, j)时能够获取的宝物最大累计价值。

根据动态规划的思路，我们可以确定递推关系：
1. 当i = 0且j = 0时，dp[i][j] = grid[0][0]，即起点位置的宝物价值。
2. 当i = 0时，dp[i][j] = dp[i][j-1] + grid[i][j]，即只能往右走，当前位置的最大宝物价值等于左边位置的最大宝物价值加上当前位置的宝物价值。
3. 当j = 0时，dp[i][j] = dp[i-1][j] + grid[i][j]，即只能往下走，当前位置的最大宝物价值等于上边位置的最大宝物价值加上当前位置的宝物价值。
4. 当i > 0且j > 0时，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]，即当前位置的最大宝物价值等于上边和左边两个位置的最大宝物价值中较大的一个加上当前位置的宝物价值。

最后，我们返回dp矩阵右下角位置的值即为所求的宝物最大累计价值。

使用Python实现该算法，可以按照如下方式：

def find_max_gold(grid):
rows = len(grid)
cols = len(grid[0])

dp = [[0] * cols for _ in range(rows)]

for i in range(rows):
for j in range(cols):
if i == 0 and j == 0:
dp[i][j] = grid[i][j]
elif i == 0:
dp[i][j] = dp[i][j-1] + grid[i][j]
elif j == 0:
dp[i][j] = dp[i-1][j] + grid[i][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]

return dp[rows-1][cols-1]

最后，调用该函数并传入宝箱矩阵即可得到所需的结果。

注意：以上代码只是给出了一种解题思路和实现方式，具体实现还需根据题目要求及输入格式进行适当修改和完善。