【算法与数据结构】62、LeetCode不同路径

文章目录

一、题目
二、解法
- [2.1 动态规划解法](#2.1 动态规划解法)
- [2.2 数论解法](#2.2 数论解法)
三、完整代码

所有的LeetCode题解索引，可以看这篇文章------【算法和数据结构】LeetCode题解。

一、题目

二、解法

2.1 动态规划解法

思路分析：机器人只能向下或者向右移动，那么到达（i,j）位置的路径和（i-1,j）以及(i,j-1)有关。那么我们就得到的动态规划的表达式 d p [ i ] [ j ] = d p [ i − 1 ] [ j ] + d p [ i ] [ j − 1 ] dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1] dp[i][j]=dp[i−1][j]+dp[i][j−1]。其中，因为到达第一行和第一列位置的路径只有一条，因此dp数组中第一行第一列的元素都为1。根据如上信息，我们写出如下代码。

程序如下：

cpp 复制代码

class Solution {
public:
	int uniquePaths(int m, int n) {
		vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 1));
		for (int i = 1; i < m; i++) {
			for (int j = 1; j < n; j++) {
				dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
			}
		}
		return dp[m - 1][n - 1];
	}
};

复杂度分析：

时间复杂度： O ( m ∗ n ) O(m*n) O(m∗n)。
空间复杂度： O ( m ∗ n ) O(m*n) O(m∗n)。

上述代码还可以再空间上进行压缩。从二维数组的角度来看，（i,j）位置的路径数等于它上方的元素和左边的元素之和。如果省略掉上方的元素，我们就能用一个一维数组来表示dp数组。迭代公式为 d p [ i ] = d p [ i ] + d o p [ i − 1 ] dp[i] = dp[i]+dop[i-1] dp[i]=dp[i]+dop[i−1]，其中dop[i-1]代表左边元素，公式右边旧的dp[i]代表上方元素。最终输出为dp[n-1]。

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {
        vector<int> dp(n);
        for (int i = 0; i < n; i++) dp[i] = 1;
        for (int j = 1; j < m; j++) {
            for (int i = 1; i < n; i++) {
                dp[i] += dp[i - 1];
            }
        }
        return dp[n - 1];
    }
};

复杂度分析：

时间复杂度： O ( m ∗ n ) O(m*n) O(m∗n)。
空间复杂度： O ( n ) O(n) O(n)。

2.2 数论解法

思路分析：从数学上我们可以知道，要到达终点，每次又只能走一步，那么总共需要的步数是 m + n − 2 m+n-2 m+n−2，那么有 m − 1 m-1 m−1步是要往下走的，那么问题就变成了在 m + n − 2 m+n-2 m+n−2步中， m − 1 m-1 m−1步往下走有多少种组合。这是一个组合问题。因此，问题变成计算 C m + n − 2 m − 1 = ( m + n − 2 ) ! ( m − 1 ) ! ( n − 1 ) ! = ( m + n − 2 ) ∗ . . . ( n + 1 ) ∗ n ( m − 1 ) ! C_{m+n-2}^{m-1}=\frac{(m+n-2)!}{{(m-1)!}{(n-1)!}}=\frac{(m+n-2)*...(n+1)*n}{(m-1)!} Cm+n−2m−1=(m−1)!(n−1)!(m+n−2)!=(m−1)!(m+n−2)∗...(n+1)∗n。结合上述讨论，我们写出如下代码。代码当中，为了防止乘积中分子溢出，我们首先使用long long类型，并在循环中不断除以分母。

程序如下：

cpp 复制代码

class Solution {
public:
	int uniquePaths(int m, int n) {
		long long numerator = 1; // 分子
		int denominator = m - 1; // 分母
		int num1 = m - 1, num2 = m + n - 2;
		while (num1--) {
			numerator *= (num2--);
			while (denominator != 0 && numerator % denominator == 0) {	// 分母不能为0, 且分子要能整除分母
				numerator /= denominator;
				denominator--;
			}
		}
		return numerator;
	}
};

复杂度分析：

时间复杂度： O ( m ) O(m) O(m)。
空间复杂度： O ( 1 ) O(1) O(1)。

三、完整代码

cpp 复制代码

# include <iostream>
# include <vector>
using namespace std;

// 62、不同路径I
class Solution {
public:
	int uniquePaths(int m, int n) {
		vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 1));
		for (int i = 1; i < m; i++) {
			for (int j = 1; j < n; j++) {
				dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
			}
		}
		return dp[m - 1][n - 1];
	}
};

// 滚动数组削减空间复杂度
//class Solution {
//public:
//	int uniquePaths(int m, int n) {
//		vector<int> dp(n);
//		for (int i = 0; i < n; i++) dp[i] = 1;
//		for (int j = 1; j < m; j++) {
//			for (int i = 1; i < n; i++) {
//				dp[i] += dp[i - 1];
//			}
//		}
//		return dp[n - 1];
//	}
//};

// 数论方法
//class Solution {
//public:
//	int uniquePaths(int m, int n) {
//		long long numerator = 1; // 分子
//		int denominator = m - 1; // 分母
//		int num1 = m - 1, num2 = m + n - 2;
//		while (num1--) {
//			numerator *= (num2--);
//			while (denominator != 0 && numerator % denominator == 0) {	// 分母不能为0, 且分子要能整除分母
//				numerator /= denominator;
//				denominator--;
//			}
//		}
//		return numerator;
//	}
//};

int main() {
	int m = 3, n = 2;
	Solution s1;
	int result = s1.uniquePaths(m, n);
	cout << result << endl;
	system("pause");
	return 0;
}

end