我看了好多博客，都是拿一维的做基础，一维的比较简单，所以要把二维的化成一维的，一维的题目大意：给了一个序列，求那个子序列的和最大，这时候就可以用dp来做，首先dp[i]表示第i个数能构成的最大子序列和，所以dp[i] = dp[i - 1] > 0 ? dp[i - 1] + dp[i] : dp[i]; 这个比较好理解，但是二维的，貌似想不起来这样写了。但是，如果转换一下，还是可以的，方法如下：
1. 将行划分，划分的结果为所有情况
2.将划分好的“新行”进行合并成“一行”，
3.对“一行”进行一维的求最大子段和
举个例子：
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 7
-1 8 0 -2
我们分别用i j表示起始行和终止行，遍历所有的可能：
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=i;j<=n;j++) {}
我们考察其中一种情况 i=2 j=4，这样就相当与选中了2 3 4三行，求那几列的组合能获得最大值，由于总是 2 3 4行，所以我们可以将这3行”捆绑”起来，变为求 4(9-4-1),11(8+2+1),-10(-6-4+0),7(7+2-2)的最大子段和，ok，问题成功转化为一维的情况！
注意：代码中还有一个地方需要注意，就是读入原始数据的时候，要处理一下，再保存到数组中，每一行的数据都不是原来的数据，而是加上同一列以上各行的数据，这样以来，在合并求和的时候就比较方便了。比如求2，3两行的和，只要第三行的值减去第一行的值就行了
代码如下：
#include<iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define inf 99999999
using namespace std;
const int n = ;
int map[n][n];
int temp[n];
int ans;
//一维序列求最大和
int find_max(int a[], int m)
{
int max_sum = -inf;
int res = ;
for (int k = ; k <= m; k++)
{
if (res > )
res += a[k];
else
res = a[k];
if (res > max_sum)
max_sum = res;
}
return max_sum;
}
int main()
{
int n;
cin >> n;
while (n--)
{
memset(map, , sizeof(map));
int r, c;
int t;
cin >> r >> c;
for (int i = ; i <= r; i++)
{
for (int j = ; j <= c; j++)
{
cin >> map[i][j];
map[i][j] += map[i - ][j];//处理一下
}
}
ans = -inf;
for (int i = ; i < r; i++)
{
for (int j = i + ; j <= r; j++)//枚举所有情况
{
for (int k = ; k <= c; k++)//将“新和”计算出来保存到数组temp中
{
temp[k] = map[j][k] - map[i][k];
}
//找到这段当中的最大和
t = find_max(temp, c);
if (t > ans)
ans = t;//ans全局变量保存结果，即最大值
}
}
cout << ans << endl;
} return ;
}