leetcode 动态规划(基础版)不同路径II

题目:

题解:

一种可行的方案是,因为障碍物无法到达也无法从障碍物过来,所以遇上障碍物时将对应的dp位置设为0即可,这样非常巧妙简单地解决了这个问题。

cpp 复制代码
int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
        int dp[105][105]={0};
        dp[0][1]=1;
        for(int i=1;i<=obstacleGrid.size();i++){
            for(int j=1;j<=obstacleGrid[0].size();j++){
                if(obstacleGrid[i-1][j-1]==1)continue;
                dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];
            }
        }
        return dp[obstacleGrid.size()][obstacleGrid[0].size()];
    }
相关推荐
Adios7941 小时前
设置交集大小至少为2
数据结构·算法·leetcode
来一碗刘肉面8 小时前
栈的应用(表达式求值)
数据结构·算法
xiaowang1234shs8 小时前
怪兽轻断食技术深度测评:从断食计时引擎到AI识别算法的工程实践解析
数据库·人工智能·算法·macos·机器学习·p2p·visual studio
小果因子实验室9 小时前
量化研究--策略迁移算法1研究
算法
Web极客码9 小时前
如何用三段式确定性剪枝,为 LLM Agent 砍掉 35% 的 Token 成本?
服务器·人工智能·算法·机器学习
程序猿乐锅9 小时前
【数据结构与算法 | 第六篇】力扣1109,1094差分数组
java·算法·leetcode
wabs66610 小时前
关于图论【广度优先搜索的理论基础】
算法·图论·宽度优先
孤魂23310 小时前
逻辑回归算法
算法·机器学习·逻辑回归
weixin_3776348410 小时前
【多模型预测】 如何合理融合多个预测分值
算法·机器学习·概率论·预测·agent预测