《不思议迷宫》中的地狱边境是难度较高的一个迷宫，需要玩家使用 DP（动态规划）算法进行攻略。将详细讲解地狱边境 DP 攻略的流程和方法，帮助玩家顺利通关。

一、什么是 DP？

DP 是一种解决复杂问题的算法，它将问题分解成更小的子问题，然后从底向上逐步解决这些子问题，最终求得最优解。

二、地狱边境 DP 的思想

地狱边境 DP 的思想是将迷宫划分为多个子迷宫，然后计算每个子迷宫的最优解。最优解是指在该子迷宫内获得的最大收益（即击败怪物获得的金币）。

三、DP 的步骤

地狱边境 DP 的步骤如下：

1. 子迷宫划分：将迷宫划分为若干个子迷宫，每个子迷宫是一个矩形区域。
2. 状态定义：定义每个子迷宫的状态 dp[i][j][k]，其中 i 和 j 表示子迷宫的左上角坐标，k 表示当前回合数。
3. 状态转移方程：计算每个子迷宫的状态转移方程。状态转移方程表示从一个状态转移到另一个状态的收益。对于地狱边境，状态转移方程可以表示为：dp[i][j][k] = max(dp[i + 1][j][k - 1] + gain(i, j), dp[i][j + 1][k - 1] + gain(i, j))，其中 gain(i, j) 表示击败子迷宫中坐标为 (i, j) 的怪物获得的金币。
4. 边界条件：确定迷宫边界的条件，即当子迷宫到达迷宫边界时，状态转移方程如何计算。对于地狱边境，当子迷宫到达边界时，状态转移方程中的收益为 0。
5. 递推计算：从最小的子迷宫开始，逐层递推计算每个子迷宫的状态。
6. 得出最优解：当计算到整个迷宫时，迷宫左上角坐标 (1, 1) 的状态 dp[1][1][n] 即为迷宫的最优解，其中 n 为迷宫的回合数。

四、具体操作

1. 工具选择：推荐使用 Python 或 Java 等支持数组操作的编程语言。
2. 代码实现：根据上述 DP 步骤编写代码。
3. 参数输入：输入迷宫的尺寸、回合数以及怪物分布情况。
4. 计算最优解：运行程序，计算迷宫的最优解。
5. 输出结果：输出迷宫的最优解，即最大的金币收益。

示例代码（Python）：

```python

import numpy as np

迷宫尺寸

n, m = map(int, input().split())

回合数

k = int(input())

怪物分布情况

monsters = [list(map(int, input().split())) for _ in range(k)]

DP 数组

dp = np.zeros((n + 1, m + 1, k + 1), dtype=int)

状态转移

for i in range(n, 0, -1):

for j in range(m, 0, -1):

for l in range(k, 0, -1):

dp[i][j][l] = max(dp[i + 1][j][l - 1] + monsters[i - 1][j - 1],

dp[i][j + 1][l - 1] + monsters[i - 1][j - 1])

输出最优解

print(dp[1][1][k])

```