本篇文章我们继续学习动态规划
目录
第一题
题目链接
题目解析
代码原理
代码编写
class Solution {
public:
int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
int m = obstacleGrid.size(), n = obstacleGrid0.size();
//建表
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));
//初始化
dp01 = 1;//当然这里dp10 = 1也是可以的
//填表
for(int i = 1; i <= m; i++)
{
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
//状态转移方程
if(obstacleGridi - 1j - 1 == 0)
dpij = dpi - 1j + dpij - 1;
}
}
return dpmn;
}
};
第二题
题目链接
LCR 166. 珠宝的最高价值 - 力扣（LeetCode）
题目解析
代码原理
代码编写
class Solution {
public:
int jewelleryValue(vector<vector<int>>& frame) {
int m = frame.size(), n = frame0.size();
//建表
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));
//初始化
dp01 = 0;
//填表
for(int i = 1; i <= m; i++)
{
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
dpij = max(dpi - 1j, dpij - 1) + framei - 1j - 1;
}
}
return dpmn;
}
};
第三题
题目链接
题目解析
代码原理
代码编写
class Solution {
public:
int minFallingPathSum(vector<vector<int>>& matrix) {
int n = matrix.size();
//建表
vector<vector<int>> dp(n + 1,vector<int>(n + 2, INT_MAX));
//初始化第一行
for(int j = 0; j < n + 2; j++)
{
dp0j = 0;
}
//填表
for(int i = 1; i < n + 1; i++)
{
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
dpij = min(min(dpi - 1j - 1, dpi - 1j),dpi - 1j + 1) + matrixi - 1j - 1;
}
}
int ret = INT_MAX;
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
ret = min(ret, dpnj);
}
return ret;
}
};
第四题
题目链接
题目解析
代码原理
代码编写
class Solution {
public:
int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
int m = grid.size(), n = grid0.size();
//建表
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1, INT_MAX));
//初始化
dp01 = 0;
//填表
for(int i = 1; i <= m; i++)
{
for(int j = 1; j <= n; j++)
{
dpij = min(dpi - 1j,dpij - 1) + gridi - 1j - 1;
}
}
return dpmn;
}
};
第五题
题目链接
题目解析
代码原理
这里的状态方程有个小错误需要注意一下，正确的我放在下面啦，别看漏哦
正确的状态转移方程：dpij = min(dpij + 1,dpi + 1j) - curij
代码编写
class Solution {
public:
int calculateMinimumHP(vector<vector<int>>& dungeon) {
int m = dungeon.size(),n = dungeon0.size();
//建表
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1, INT_MAX));
//初始化
dpmn - 1 = dpm - 1n = 1;
//填表
for(int i = m - 1; i >= 0; i--)
{
for(int j = n - 1; j >= 0; j--)
{
dpij = min(dpij + 1, dpi + 1j) - dungeonij;
dpij = max(1,dpij);
}
}
return dp00;
}
};
题后总结
通过今天的题，我们可以总结出以下几点
1.填表时需要使用原表上的数据时，行列各减1
2.初始化部分的目的：保证填表时不越界
保证填表时后面的数据正确
3.如何正确初始化：结合状态表示和状态转移方程，进行分析哪些地方存在越界的可能性
那么本篇文章的内容就先到此结束，我们下期文章再见！！！
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