本文介绍了一种动态规划(DP)算法，用于解决在N*M的格子地图中，从左上角开始，每次只能向下或向右移动，目标是最大化收集苹果的数量。关键在于定义状态S[i][j]表示到达(i, j)位置时的最大苹果数，并通过状态转移方程S[i][j] = max(S[i-1][j], S[i][j-1]) + A[i][j]进行计算，其中A[i][j]是格子(i, j)的苹果数。算法可以通过逐行或逐列处理来实现。"
116808741,10535342,Linux操作系统缓存机制：读写优化与数据一致性,"['Linux内核', '文件系统', '存储技术', '数据管理', '性能优化']
转载陈述：
http://www.hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html
平面上有N*M个格子，每个格子中放着一定数量的苹果。你从左上角的格子开始， 每一步只能向下走或是向右走，每次走到一个格子上就把格子里的苹果收集起来， 这样下去，你最多能收集到多少个苹果。
解这个问题与解其它的DP问题几乎没有什么两样。第一步找到问题的“状态”， 第二步找到“状态转移方程”，然后基本上问题就解决了。
首先，我们要找到这个问题中的“状态”是什么？我们必须注意到的一点是， 到达一个格子的方式最多只有两种：从左边来的(除了第一列)和从上边来的(除了第一行)。 因此为了求出到达当前格子后最多能收集到多少个苹果， 我们就要先去考察那些能到达当前这个格子的格子，到达它们最多能收集到多少个苹果。 (是不是有点绕
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