> // 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;
> }
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