##打卡第 7 天
一、動態規劃(dynamic programming)
分解問題為乙個個小問題，逐個解決後，再從這些解中得到原問題的解。這些子問題會相互影響，每個子問題是在上個問題的基礎上進一步求解。
與貪心演算法有交集，但適用範圍更廣，不一定是找最優解，符合題目要求的即可。
會用到遞迴、佇列等等，問題化大為小的思想也比較基礎，題目型別較多，具體題意具體分析。
二、例題
michael喜歡滑雪百這並不奇怪， 因為滑雪的確很刺激。可是為了獲得速度，滑的區域必須向下傾斜，而且當你滑到坡底，你不得不再次走上坡或者等待公升降機來載你。michael想知道載乙個區域中最長的滑坡。區域由乙個二維陣列給出。陣列的每個數字代表點的高度。下面是乙個例子
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9
乙個人可以從某個點滑向上下左右相鄰四個點之一，當且僅當高度減小。在上面的例子中，一條可滑行的滑坡為24-17-16-1。當然25-24-23-…-3-2-1更長。事實上，這是最長的一條。
input
輸入的第一行表示區域的行數r和列數c(1 <= r,c <= 100)。下面是r行，每行有c個整數，代表高度h，0<=h<=10000。
output
輸出最長區域的長度。
sample input
5 51 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9
sample output
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