跳格子问题通常可以通过动态规划或递归的方法来解决。下面我将提供一个使用动态规划的Python代码示例，来解决一个跳格子的问题，其中每个格子有一个特定的分数，并且每次跳跃的步长是固定的。
动态规划解法
我们可以定义一个数组 `dp`，其中 `dp[i]` 表示到达第 `i` 个格子时能得到的最大得分。对于每个格子 `i`，我们可以从 `i-1` 或 `i-2` 跳过来，因此状态转移方程为：
```python
dp[i] = max（dp[i-1], dp[i-2]） + grid[i]
```
其中 `grid` 是包含每个格子分数的数组。
代码实现
```python
def max_score（grid, k）:
n = len（grid）
if n == 0:
return 0
if n == 1:
return grid
dp = * n
dp = grid
dp = max（grid, grid）
for i in range（2, n）:
可以从 i-1 或 i-2 跳过来
dp[i] = max（dp[i-1], dp[i-2]） + grid[i]
return dp[-1]
示例
grid = [1, -1, -6, 7, -17, 7]
k = 3
print（max_score（grid, k）） 输出应该是最大得分
```
解释
初始化
如果 `n` 为 0，则返回 0，因为没有格子可以跳。
如果 `n` 为 1，则返回 `grid`，因为只有一个格子。
动态规划数组
`dp` 初始化为 `grid`，因为从起点开始。
`dp` 初始化为 `max（grid, grid）`，因为可以从第一个或第二个格子开始。
状态转移
对于每个格子 `i` 从 2 到 `n-1`，计算 `dp[i]` 为从 `i-1` 或 `i-2` 跳过来的最大得分加上当前格子的分数。
返回结果
最终返回 `dp[-1]`，即到达最后一个格子时能得到的最大得分。
这个解法的时间复杂度是 O（n），空间复杂度也是 O（n）。如果需要进一步优化空间复杂度，可以使用两个变量来代替数组 `dp`，因为每次更新 `dp[i]` 只需要 `dp[i-1]` 和 `dp[i-2]` 的值。