这是一个经典的动态规划问题，通常使用自底向上的方法进行求解。以下是整体的思路： 111 . 从输入中读取金字塔的层数 nnn 。 222 . 创建一个二维数组 aaa 用于存储金字塔的每个结点的值。 333 . 从金字塔底部往上遍历，对于每个结点，计算其子结点（下一层相邻的两个结点）的最大值，并将该值更新到当前结点。 444 . 不断向上遍历，直到达到金字塔的顶部，此时 aaa [ 000 ][ 000 ]存储的就是金字塔的最大和。 555 . 输出 aaa [ 000 ][ 000 ]。 这个算法的关键点在于从底部开始动态规划，每个结点的值更新为其子结点的最大值，最终得到金字塔的最大和。

这，就是一个数塔问题 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 从下往上遍历，每个节点存储以这个节点为起点可得的最大数 动态规划的本质是避免重复子问题，所以从下往上，每位直接利用已有的数据

#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int n,a[15][15],f[15][15],ans; signed main() { cin>>n; for(int i = 1;i<=n;i++) { for(int j = 1;j<=i;j++) { cin>>a[i][j]; } } f[1][1] = a[1][1]; for(int i = 1;i<=n;i++) { for(int j = 1;j<=i;j++) { f[i][j] = max((f[i-1][j-1]+a[i][j]),(f[i-1][j]+a[i][j])); ans = max(ans,f[i][j]); }