有一个n*m的棋盘(1<n,m<=400)，在某个点上有一个马,要求你马从起点分别到达所有点的最少步数之和

这个问题可以使用广度优先搜索（BFS）解决。

我们可以把每个格子看作一个节点，马能够到达的格子之间连一条边，边权为1。然后我们从起点开始，对整个图进行BFS搜索，求出每个节点到起点的最短距离。由于马只能向8个方向走，我们可以使用一个数组来表示8个方向的偏移量。

以下是代码实现：

from collections import deque

def bfs(n, m, start):
    dist = [[-1] * m for _ in range(n)]  # 初始化距离为-1，表示尚未访问
    dist[start[0]][start[1]] = 0  # 起点距离为0
    q = deque([start])  # 使用队列保存待访问的节点

    dx = [-2, -2, -1, -1, 1, 1, 2, 2]  # 8个方向的偏移量
    dy = [-1, 1, -2, 2, -2, 2, -1, 1]

    while q:
        x, y = q.popleft()
        for i in range(8):
            nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
            if 0 <= nx < n and 0 <= ny < m and dist[nx][ny] == -1:
                dist[nx][ny] = dist[x][y] + 1
                q.append((nx, ny))

    return dist

n, m = 4, 4  # 棋盘大小
start = (0, 0)  # 起点位置
dist = bfs(n, m, start)
ans = sum(sum(dist[i][j] for j in range(m)) for i in range(n))  # 所有节点到起点的最短距离之和
print(ans)

时间复杂度为O(nm)，空间复杂度也为O(nm)。