Python中收集糖果 CodeVita 解决方案

介绍

CodeVita是一个以编程为主题的比赛，Python是一种广泛使用的编程语言，用于在CodeVita比赛中解决各种问题。本文将提供一些Python解决CodeVita中“收集糖果”问题的方案。

问题描述

问题背景：有一个NxM的糖果网格，每个格子代表一个糖果，每个糖果的价值不同。 问题要求：从网格的左上角出发，每次只能向右或向下移动，最终到达右下角的位置，要收集到最大价值的糖果。

解决方案

动态规划

动态规划是解决这个问题的常用方法。我们可以创建一个大小相同的二维列表，用于存储从左上角到达当前格子的最大糖果价值。通过逐行或逐列遍历，我们可以填充这个二维列表，并最终得到右下角格子的最大价值。

以下是一个示例代码的框架：

def collect_candies(grid):
    rows = len(grid)
    cols = len(grid[0])

    # 创建二维列表，并初始化第一行和第一列
    dp = [[0] * cols for _ in range(rows)]
    dp[0][0] = grid[0][0]

    # 填充二维列表
    for i in range(1, rows):
        dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0]
    for j in range(1, cols):
        dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j]
    for i in range(1, rows):
        for j in range(1, cols):
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]

    # 返回右下角格子的最大价值
    return dp[rows-1][cols-1]

使用示例

# 测试用例
grid = [
    [1, 2, 4],
    [3, 5, 2],
    [1, 1, 3]
]

max_candies = collect_candies(grid)
print("最大糖果价值:", max_candies)

结论

通过动态规划的方法，我们可以有效解决CodeVita中“收集糖果”问题。请根据实际需求和问题进行相应的调整和优化。

以上是基于Python的收集糖果问题的解决方案。你可以将这份解决方案用作参考，来解决CodeVita比赛或其他类似的编程问题。