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dp[i][j] 表示 从(0，0) 开始到(i, j)所需的最小生命，与 dp[i][j] 表示 从(i，j) 开始到(m-1, n-1)所需的最小生命是完全不同的

前者完全做不了，为什么？？

定义dp[i][j]表示从(0, 0)到(i, j)所需的最小生命

如果我们定义dp[i][j]表示从起点(0, 0)到(i, j)所需的最小生命，这种方式是无法直接得到正确答案的。原因如下：

1. 决策过程不完整：这种定义方式下，dp[i][j]依赖于它前面的状态，即依赖于dp[i-1][j]和dp[i][j-1]。然而，这样的决策过程忽略了后续路径上的风险，即它不能保证骑士在到达终点之前的所有路径上都能存活下来。

2. 路径依赖性：从(0, 0)到(i, j)的路径上有多个可能的选择，这些选择可能导致不同的健康值变化。前向定义的dp状态会受到当前路径中所有先前选择的影响，而不是直接与终点相关的最小生命值。

定义dp[i][j]表示从(i, j)到(m-1, n-1)所需的最小生命

如果我们定义dp[i][j]表示从(i, j)到终点(m-1, n-1)所需的最小生命，这种方式是合理且可行的。原因如下：

1. 明确的目标：这种定义方式直接考虑从当前位置到终点所需的最小生命值，明确了骑士在整个路径上的生存要求。

2. 后向依赖性：dp[i][j]可以通过考虑从(i, j)到其相邻的两个格子（右边和下面）的状态来更新。这种后向依赖保证了每一步都在考虑到达终点的最小生命值要求，使得整体状态更新过程合理且可行。

3. 全局最优：通过反向推导，dp[i][j]能够正确地反映出从当前位置到终点所需的最小生命值，而不依赖于路径上的局部选择，从而保证了全局最优解。