“骑士”这个名称自古以来就有着伟大的含义，而在编程世界中，骑士也是一道经典的算法题目，被广泛使用于各个领域的编程竞赛中。其中最著名的一道题目便是“金币与骑士”。

这道题目的形式为：给定一个 N * N 的方格矩阵，每个格子中放置着一定数量的金币。骑士从左上角出发，只能向右或向下行走，直到到达矩阵的右下角停止。在行进的过程中，骑士将路径上的所有金币都带走，问骑士最多能带走多少金币。

这个问题看起来很难，但其实有一个非常简单的动态规划解法。我们定义 f[i][j] 表示骑士走到第 i 行第 j 列时能够带走的最大金币数。那么将状态转移方程列出来：

f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i][j-1]) + a[i][j]

其中 a[i][j] 表示矩阵中第 i 行 j 列的金币数量。这个方程其实就是一个非常经典的动态规划方程，它利用了子问题的最优解来求解整个问题的最优解。

最终，我们只需要返回 f[N][N] 的值即可得到题目的答案。

动态规划是计算机科学中的一种极其重要的算法，它被应用于许多领域，例如计算机图形学、机器学习、自然语言处理、网络优化等。 “金币与骑士”这道题目便是一个非常好的动态规划例子，通过解决这道问题，我们可以理解并掌握这一算法的基本原理和应用技巧。

总之，“金币与骑士”是一道非常值得掌握的算法题目，我们可以通过这个题目来学习并实践动态规划的思想和技巧，提高自己的算法设计能力。

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