想象一下炸彈人遊戲，在你面前有乙個二維的網格來表示地圖，網格中的格仔分別被以下三種符號佔據：
『w』 表示一堵牆
『e』 表示乙個敵人
『0』（數字 0）表示乙個空位
請你計算乙個炸彈最多能炸多少敵人。（最值型別）
由於炸彈的威力不足以穿透牆體，炸彈只能炸到同一行和同一列沒被牆體擋住的敵人。
注意：你只能把炸彈放在乙個空的格仔裡
示例:
輸入: [["0","e","0","0"],["e","0","w","e"],["0","e","0","0"]]
輸出: 3
解釋: 對於如下網格
0 e 0 0
e 0 w e
0 e 0 0
這個題目複雜的地方在於，這個炸彈的可以往四個方向傳播，並且傳播路徑上可能會遇到牆阻礙。所以這裡我們需要拆解一下問題。其實我們只需要計算乙個方向上面，然後剩下的幾個方向也是類似的，所以我們只在乙個方向上進行分析。後面的分析我們選擇向上的方向。
這裡的最後一步我的理解就是炸彈的最終位置放在什麼地方。
假設在（i，j）格放乙個炸彈，它向上炸死的敵人數分為三種情況：
可以發現當我們需要求（i，j）的時候，需要知道（i-1，j）的情況，這滿足子問題要求。
假設up[i][j]表示(i,j)格放乙個炸彈向上能炸死的敵人數
邊界情況：注意保證下標要保證大於0小於行列數
按照行，逐行計算。
時間複雜度：o(mn)；空間複雜度：o(mn)
上面只解釋了向上傳播的情況。其他方向的實現類似。
#主要收穫就是從四個方向分析的動態規劃，申請了四個陣列去考慮
class
solution
:def
maxkilledenemies
(self, grid)
:"""
:type grid: list[list[str]]
:rtype: int
"""iflen
(grid)==0
orlen
(grid[0]
)==0:
return
0 up =[[
0]*len
(grid[0]
)for i in
range
(len
(grid))]
down =[[
0]*len
(grid[0]
)for i in
range
(len
(grid))]
right =[[
0]*len
(grid[0]
)for i in
range
(len
(grid))]
left =[[
0]*len
(grid[0]
)for i in
range
(len
(grid))]
for i in
range
(len
(grid)):
for j in
range
(len
(grid[0]
)):if i>0:
if grid[i]
[j]==
'e':
up[i]
[j]=up[i-1]
[j]+
1if grid[i]
[j]==
'0':
up[i]
[j]=up[i-1]
[j]elif grid[i]
[j]==
'e'and i==0:
up[i]
[j]=
1for i in
range
(len
(grid)-1
,-1,
-1):
for j in
range
(len
(grid[0]
)):if i<
len(grid)-1
:if grid[i]
[j]==
'e':
down[i]
[j]=down[i+1]
[j]+
1if grid[i]
[j]==
'0':
down[i]
[j]=down[i+1]
[j]elif grid[i]
[j]==
'e'and i==
len(grid)-1
: down[i]
[j]=
1for j in
range
(len
(grid[0]
)):for i in
range
(len
(grid)):
if j>0:
if grid[i]
[j]==
'e':
left[i]
[j]=left[i]
[j-1]+
1if grid[i]
[j]==
'0':
left[i]
[j]=left[i]
[j-1
]elif grid[i]
[j]==
'e'and j==0:
left[i]
[j]=
1for j in
range
(len
(grid[0]
)-1,
-1,-
1):for i in
range
(len
(grid)):
if j<
len(grid[0]
)-1:
if grid[i]
[j]==
'e':
right[i]
[j]=right[i]
[j+1]+
1if grid[i]
[j]==
'0':
right[i]
[j]=right[i]
[j+1
]elif grid[i]
[j]==
'e'and j==
len(grid[0]
)-1:
right[i]
[j]=
1 max1=
0for i in
range
(len
(grid)):
for j in
range
(len
(grid[0]
)):if grid[i]
[j]==
'0':
max1=
max(max1,up[i]
[j]+down[i]
[j]+right[i]
[j]+left[i]
[j])
return max1
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