N层K栋楼上M个跳跃点的最大总和

在这个问题中，给定K栋楼，每栋楼有N个楼层和M个跳跃点。跳跃点是指从一栋楼一层到另一栋楼一层必须经过的中间楼层。我们需要在K栋楼中选择不同的跳跃点，使得经过的楼层总和最大。

解决方案

这是一个动态规划问题。我们可以创建一个N x K的矩阵，用来存储每栋楼每层经过每个跳跃点的最大总和。我们从第一栋楼第一层开始，计算每栋楼每层经过每个跳跃点的最大总和，并将结果保存在矩阵中。

具体计算方法：

1. 对于第一栋楼第一层，其最大总和等于第一栋楼第一层本身的价值。即：dp[0][0] = value[0][0]。

2. 对于每栋楼的第一层，最大总和等于前一栋楼同层的最大总和加上当前层的价值。即：dp[i][0] = dp[i-1][0] + value[i][0]。

3. 对于每层的每个跳跃点，最大总和等于前一栋楼同层或前面一栋楼相同跳跃点的最大总和加上当前层的价值。即：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + value[i][j]，其中value[i][j]表示第i栋楼第j个跳跃点的价值。

4. 在计算完所有楼层和跳跃点的最大总和后，矩阵的最后一个元素即为所求答案。

代码实现

下面是Python的代码实现。假设n、k和m分别为楼层数、楼栋数和跳跃点数，value是一个k x m的矩阵，表示每个跳跃点的价值。

def max_sum(n, k, m, value):
    dp = [[0] * k for _ in range(n)]
    dp[0][0] = value[0][0]
    for i in range(1, k):
        dp[i][0] = dp[i-1][0] + value[i][0]
    for i in range(n):
        for j in range(1, m):
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + value[i][j]
    return dp[-1][-1]

性能分析

该算法的时间复杂度为O(nkm)，空间复杂度为O(nk)。因此，当楼层数、楼栋数和跳跃点数均较大时，算法的运行时间和空间消耗可能会很大。