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// 典型的动态规划,用递归下的记忆化搜索来实现// 状态转移方程 合法的情况下:DP(i,j) = max( DP(i,j-1), DP(i,j+1), DP(i-1,j), DP(i+1,j) ) + 1;#include <iostream>using namespace std;int matrix[100][100];// 保存原始数据int cnt[100][100]; // 记录每一个点的最大滑雪长度int row ,col;int DP(int i, int j){int max = 0;// 如果已经处理过,直接返回(记忆化搜索效率之所以高的原因:不重复计算)if (cnt[i][j] > 0) {return cnt[i][j];}// 以下四块语句,只对合法的i和j,进行递归(递归的重点就是:剪去所有不合法的,只处理所有合法的!!!)if (j-1 >= 0){if (matrix[i][j] > matrix[i][j-1]){if (max < DP(i, j-1)){max = DP(i, j-1);}}}if (j+1 <= col-1){if (matrix[i][j] > matrix[i][j+1]){if (max < DP(i, j+1)){max = DP(i, j+1);}}}if (i-1 >= 0){if (matrix[i][j] > matrix[i-1][j]){if (max < DP(i-1, j)){max = DP(i-1, j);}}}    // 在这里我曾经很SB地将row错写成col,调试所有的行数等于列数的数据都没有问题,可是一提交就Wa// 注意,行数可能不等于列数!!!!if (i+1 <= row-1){if (matrix[i][j] > matrix[i+1][j]){if (max < DP(i+1, j)){max = DP(i+1, j);}}}// 将结果记录在cnt数组中(记忆化搜索的重点)// 如果左右上下都没有一个点的值比这个点的值大,则cnt[i][j] = max+1 = 1// 否则将左右上下各点最大滑雪长度记录在max中, 则cnt[i][j] = max+1 // 这就是max为什么要初始化为0的原因.return cnt[i][j] = max + 1;}int main(){   int i, j; cin>>row>>col;// 初始化数据for (i=0; i<=row-1; i++){for (j=0; j<=col-1; j++){cin>>matrix[i][j];cnt[i][j] == 0;}}// 处理每一个点,将其最大滑雪长度保存在cnt数组里面for (i=0; i<=row-1; i++){for (j=0; j<=col-1; j++){DP(i, j);}}// 遍历数组,求最大值,在这里因为将cnt错写成matrix而wa了一次,真不应该!!!for (i=0; i<=row-1; i++){for (j=0; j<=col-1; j++){if (cnt[0][0] < cnt[i][j]){cnt[0][0] = cnt[i][j];}}}cout<<cnt[0][0]<<endl;    return 0;}