【动态规划】LeetCode-64.最小路径和

🎈算法那些事专栏说明:这是一个记录刷题日常的专栏,每个文章标题前都会写明这道题使用的算法。专栏每日计划至少更新1道题目,在这立下Flag🚩

🏠个人主页:Jammingpro

📕专栏链接:算法那些事

🎯每日学习一点点,技术累计看得见

题目

题目描述

给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。

说明:每次只能向下或者向右移动一步。

执行示例

示例 1:

输入:grid = \[1,3,1,1,5,1,4,2,1]

输出:7

解释:因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。

示例2:

输入:grid = \[1,2,3,4,5,6]

输出:12

提示

m == grid.length

n == gridi.length

1 <= m, n <= 200

0 <= gridij <= 200

题解

由题目可知,我们只能向下走或者向右走。反过来说,到达第i行第j列,其上一步是第i-1行第j列项下走1步,或者是第i行第j-1列向右走1步。例如:第0行第0列元素可以向下走到第1行第0列,或者向右走1步到第0行第1列,如下图左图所示。例如:第1行第1列元素可以从第0行第1列元素向下走1步到达,可以是从第1行第0列向右走1步到达。

题目要求到达右下角的最小路径和,我们可以使用一个dp表(二维数组)来保存到达第i行第j列的最小路径和。由于我们只能向下或向右走,所以第0行元素初始化规则为:dp00=grid00,余下元素为dp[0][i]=dp[0][i-1]+grid[0][i]。同理,第0列元素初始化规则为:dp00=grid00,余下元素为dp[i][0]=dp[i-1][0]+grid[i][0]。示例1的第0行和第0列初始化示意图如下↓↓↓

而余下的元素的最小路径求解公式为dp[i][j]=min(dp[i][j-1],dp[i-1][j])+grid[i][j]。也就是说,到达当前位置可以从上一行同列元素向下走1步到达,也可以从上一列同一行元素向右走1步到达,选择从上到下还是从左到右,取决于哪个的最小路径和更小。下图演示示例1的执行过程↓↓↓

经过上面的分析,我们可以得到如下代码↓↓↓

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        int m = grid.size();
        int n = grid[0].size();
        vector<vector<int>>dp(m, vector<int>(n));
        dp[0][0] = grid[0][0];
        //初始化第0行
        for(int i = 1; i < n; i++)
            dp[0][i] = dp[0][i - 1] + grid[0][i];
        //初始化第0列
        for(int i = 1; i < m; i++)
            dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0];
        for(int i = 1; i < m; i++)
            for(int j = 1; j < n; j++)
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j];
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};

上面的代码中,我们专门使用两处循环用于初始化第0行和第0列。我们可以通过对dp表增开1行1列,并将增开的1行1列的dp01和dp10初始化为0,余下元素初始化INT_MAX,即可省去上述初始化过程。构建的dp表如下图所示,其中※所在位置,对应上个代码的dp表。

ps:为什么要这么初始化呢?因为从我们总结出的公式dp[j][j]=min(dp[i-1][j], dp[i][j-1])+grid[i-1][j-1]可以看到,求解dp00时,min(dpi-1j, dpij-1)为0,则不会影响其结果;求解余下第0行和第0列的元素时,由于min(dpi-1j, dpij-1),则一定不会选择INT_MAX,而会选择第0行的前1列元素或第0列的前1行元素。

上述思路实现的代码如下,代码行数确实有所减少↓↓↓

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        int m = grid.size();
        int n = grid[0].size();
        vector<vector<int>>dp(m + 1, vector<int>(n + 1, INT_MAX));
        dp[0][1] = dp[1][0] = 0;
        for(int i = 1; i <= m; i++)
            for(int j = 1; j <= n; j++)
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i - 1][j - 1];
        return dp[m][n];
    }
};

本文存在不足,欢迎留言或私信批评、指正。希望我的解决方法能够对你有所帮助~~

今日打卡完成,点亮小星星☆→★

相关推荐
橘子汽水1682 小时前
Leetcode 23,543合并K个升序链表,二叉树的直径
算法·leetcode·链表
huameinan狮子2 小时前
Adaboost算法原理与计算实例
算法
别怪我很水2 小时前
API中提供了VelocityTracker类用于计算触摸事件MotionEvent的速度,而其内部默认使用的方法就是最小二乘法,本 ...
算法·gitee·最小二乘法
Re.不晚5 小时前
挑战做100道力扣算法- DAY1
算法·leetcode·职场和发展
蓝悦无人机5 小时前
《Planning algorithms》读书笔记——第1章 引言
算法·读书笔记·规划算法·lavalle
Sagittarius_A*6 小时前
分组密码基础(二):Feistel 结构与 DES 的设计思想
算法·信息安全·密码学·des·数论
青山木6 小时前
Hot 100 --- 搜索插入位置
java·数据结构·算法·leetcode
alexwang2116 小时前
HDU 4348 详细题解
c++·算法·题解·hdu·主席树·可持久化数据结构·可持久化线段树
可编程芯片开发7 小时前
基于分段变步长搜索RMDCFT算法的天基雷达空间机动目标检测方法MATLAB仿真,对比RMDCFT算法
算法