HDU FatMouse and Cheese （记忆化搜索+dp思想）

思路：

1）最朴素的思想就是，枚举从（0，0）出发所有可能路径，求出每一条路径的ans，打擂台比较，最大的即为答案；
2）从（0，0）出发的子问题是从（x，y）（x>0,y>0)出发，显然，对于每一个子问题都有着确定独立的最优解；所以解决了所有子问题就解决了此题；

3）dp[x][y] 记录从（x,y）出发能吃到的奶酪，所以dp[x][y]是+=路径上所有的dp[nx][ny]的奶酪

4）问题是，对于一个100*100的图每次重复枚举所有可能是很夸张的；所以可以用到一个其实很常用的东西：记忆化搜索；

(x,y) 为当前位置，（nx，ny）是下一步，在回溯的时候，肯定又会，产生（nx，ny），这时候在dfs的一开始给他加上一个标记：如果dp[nx][ny]已经有答案了，就不必再求；

if(dp[x][y])  return dp[x][y];

否则，比如求dp[0][0]的时候，必然要将其路径上的值再算一遍，重复计算的次数达到可怕的地步；

这个标记就也称之为记忆化操作，实际上造成的效果避免了重复操作，只留下必要操作，就相当于把dfs变成了普通几层循环的dp。

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Author        :angon
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