: 6. 这一题的特色是：
: (1) 分阶段：分成一天一天，每天做一件事。
: (2) 有因果：今天的位置，决定了明天的位置（在九宫格内）。
: (3) 可累积：今天的收益，以后列入总收益。
我做过一些题目之后，也归纳了出了跟DJWS同样的特色，真是感动。
我继续思考之后发现，其实这些问题都是最佳化问题，而看题目的时候，
其实要先抓出来题目中的变量有哪些。
例如这一题的变量就是天数、位置(1维或2维或更多维度)，
另外要的最佳化结果是可累积的商人收益。
而我用这样的想法来想的时候，发现背包问题对我来说很特别。
因为我通常都会想用时间(天数)、空间(位置、长度、距离...)当变量，
却忽略了背包问题还可以用的变量是
物品的种类数、已累积的重量，而要的最佳化结果是可累积的价值总和。
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总结：看问题的时候可以观察题目中有哪些变量、维度，
再按照这些变量、内存容量限制、1组解或多组解来设计适合的资料结构储存资讯。
以上是我的经验分享，谢谢。
※ 引述《DJWS (...)》之铭言：
: ※ 引述《jakeasa123 (啊斑斑)》之铭言：
: : 先前在Python板发了篇文，也获得了一些提示，但看了好几天也试做了几个版本，还是没能达到目标，于是来此询问。
: : Python板原文：https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1480482142.A.713.html
: 1. 养不教，父之过。教不严，师之惰。
: 不必同情老师和同学。他们都有问题。
: 2. 原文的推文都在状况外。
: 3. 你的问题可以粗略分成程式问题、算法问题。
: 4. 程式问题就是语文问题，另含一点点数学问题。
: 程式语言变化少，只有for if array recursion，通常都有前例可循，其实不难。
: 由于你没有提供程式码，这里假设你没有程式方面的问题。
: 5. 算法问题就是数学问题。
: 数学问题最困难的地方，就是变化太多、往往没有前例可循。
: 比方说，在几何图形上画一条补助线，问题豁然开朗，根本莫名其妙。
: 即便背熟算法课本，遇到新的算法问题，通常还是解不开，不必自责。
:
: 6. 这一题的特色是：
: (1) 分阶段：分成一天一天，每天做一件事。
: (2) 有因果：今天的位置，决定了明天的位置（在九宫格内）。
: (3) 可累积：今天的收益，以后列入总收益。
: 通常这种题型，可以用dynamic programming解决。
: 盘面拷贝数份，叠起来，变成三维。
: 一天换一个盘面，往上方走去。
: 程式码有：一个二维阵列（盘面），两个二维阵列（dp表格），四层循环（填表格）
: 7. 为什么我会知道那些特色呢？
: 书读多了、问题看多了，依照经验归纳出来的。
: 这些特色在不同地方有不同称呼：
: 例如算法课本里面的词汇是“optimal substructure”
: 例如竞赛选手所用的词汇是“无后效性”“状态转移”
: 那些特色已经形成了SOP了吗？
: 就我所知没有。只能自己看着办。
: . 为什么我能联想到dp呢？
: 因为我曾经遇过类似题目，运气好。
: 8. 数学问题不只一种解法，这个问题也不只一种解法。
: 如果你想掌握各种解法：
: (1) 靠别人：找一个懂的人，跟他交朋友。往后若有需要，靠交情、花钱请他帮忙。
: (2) 靠自己：读懂各类算法课程、书籍、论文，情况许可就再念个phd。
: 9. 获得了“掌握各种解法”的实力之后，有什么用呢？
: 我看过的有：为兴趣、为面试、为逞英雄、为练脑力、为消遣。
: 每个人状况不一样，我没有办法评论。
: 10. 你们老师同学，也许都想到了这个份上。
: 可能他们已经获得了“掌握各种解法”的实力。
: 可能他们不想获得这种实力，因为没用处、因为关注其他实力、因为太弱、...。
: 因此他们各方评估后，决定简单教、随便学就好。
: 与其说他们都有问题，不如说他们都有心思。