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这是刘汝佳的紫书中"DAG中的动态规划"中的习题，我拿它用来熟悉DAG中的动态规划。
我们不妨进行逆向考虑：现堆上面的方块，然后考虑在下面进行叠加。这样子一来，影响决策的就只是最下面方块的尺寸了。
对于这种出现了"大套小"这样的二元关系的题，我们可以将其视为一个有向无环图：其中每个节点为一个状态，状态的转移是有固定的方向的（在此题中，状态转移为从小的方块到大的方块）。
但是这道题又不同于平常的DAG动态规划：若将边长视为状态的话，则要开一个巨大的数组，这是不可以接受的。因此，我们要换一种思维方式：只记录方块的序号和摆放的方式（如现将边长从小到大进行排序，然后
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一道简单的动态规划，主要思路就是：
用f[i,j]表示到达(i,j)的最长路径的长度。找到每个最高点，从其开始向四周的低处搜索。如果该点已搜过并且f值大于当前长度则退出回溯。直到达到某个最低点为止。
不多说了，直接上代码：
```pascal
const
delta :array [1..4, 1..2] of integer = ((-1, 0), (1, 0), (0, 1), (0, -1)); //四个方向向量
var
_: Integer;
name: string;
n, m, i, j, x: Integer;
ans: longint
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分析：如果把一个作者看作一个顶点，若两个作者合作发表过一篇论文则对应的两点有一条边相连，那么一个作者的Erdos数就是该点到Erdos点的最短距离。在此图中从Erdos点开始宽度优先遍历即可得解。不过，此题真正困难之处并不在此，more而在于如何处理输入！因为题目对于输入格式的说明含混不清，仅举了个例子，且例子也没包括一些特殊情况，所以大家就只能猜了！读者可以参考UVa BBS上的
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