Matrix 用动态规划求矩阵的最小和

我需要在我的程序中实现这一点，假设我们已经给出了大小为N*M的矩阵，其中N让我们迭代从1到N的所有行。我们的动态编程状态将是成对的

（I，j）

，其中I是一个行号，是已经使用的列的j位掩码（在掩码中列将是零）。我们将找到函数

F（i，j）

-最小和的值，这可以通过使用前i行并从j中编码的列中获取元素来实现。答案将是

F（N）的值，（1）你确定动态规划是关键吗？不确定为什么会这样。我不确定，但我认为动态规划是关键，因为我们必须小心地对它们进行暴力
F(0, 0) = 0
F(0, i) = MAXN, where i > 0        
F(i, j) = min(F(i-1, j), F(i-1, j ^ (1<<k)) + Matrix[i][k+1]), where 0<=k<M, j & (1<<k) != 0