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])的优化改进

这段代码是一个动态规划算法，用于求解一个二维网格中从左上角到右下角的最大路径和。可以通过以下几种方式优化改进：

1. 优化空间复杂度：由于每次计算 dp[i][j] 只用到了上一行的 dp[i-1][j] 和当前行的 dp[i][j-1]，所以可以将 dp 数组压缩为一维数组，只保存当前行和上一行的结果即可。

2. 优化时间复杂度：由于当前计算 dp[i][j] 时只用到了 dp[i-1][j] 和 dp[i][j-1]，所以可以在内层循环中，将这两个值提前计算好，避免重复计算。

优化后的代码如下：

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

dp = [0] * n
dp[0] = grid[0][0]

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

print(dp[n-1])