代码随想录day33,动态规划part2

62.不同路径

题目

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 "Start" )。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 "Finish" )。

问总共有多少条不同的路径?

复制代码
输入:m = 3, n = 7
输出:28

思路

状态定义dp[i][j] 表示从起点到达 (i, j) 的路径数

状态转移找到转移方程很重要

复制代码
机器人只能从上方 (i-1, j) 或左方 (i, j-1) 过来
所以:dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]

表格中的每一个值都是斜对角的两个值相加

初始化

  • 第一行:只能一直向右走,dp[0][j] = 1

  • 第一列:只能一直向下走,dp[i][0] = 1

代码

二维 DP 中,dp[i][j] 依赖:

  • 正上方:dp[i-1][j](上一行)

  • 正左方:dp[i][j-1](当前行左边)

这时候可以发现,计算第 i 行时,只需要第 i-1 行的数据 ,更上面的行(i-2, i-3...)都没用了!

所以优化思想 用一个一维数组 dp[j]滚动更新 :当前行只依赖上一行当前行的前一个,可以用一维数组滚动更新。

  • 更新前:dp[j] 存的是 上一行j 列的值(dp[i-1][j]

  • 更新后:dp[j] 存的是 当前行j 列的值(dp[i][j]

java 复制代码
class Solution{
    public int uniquePaths(int m,int n){
        // 只需要一行,dp[j] 表示当前行第j列的路径数
        int[] dp = new int[n];
         // 初始化第一行全为1
        Arrays.fill(dp,1);
        // 从第二行开始遍历
        for(int i=1;i<m;i++){
            // 第一列永远是1(只能从上面下来)
            // 从第二列开始更新
            for(int j=1;j<n;j++){
       // dp[j] 还没更新,存的是上一行的值(即dp[i-1][j])
       // dp[j-1] 已经更新,是当前行的值(即dp[i][j-1])
                dp[j]=dp[j]+dp[j-1];
            }
        }
        return dp[n-1];
    }  
}

63. 不同路径 II

题目

给定一个 m x n 的整数数组 grid。一个机器人初始位于 左上角 (即 grid[0][0])。机器人尝试移动到 右下角 (即 grid[m - 1][n - 1])。机器人每次只能向下或者向右移动一步。

网格中的障碍物和空位置分别用 10 来表示。机器人的移动路径中不能包含 任何 有障碍物的方格。

返回机器人能够到达右下角的不同路径数量。

复制代码
输入:obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
输出:2
解释:3x3 网格的正中间有一个障碍物。
从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径:
1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右

思路

63. 不同路径 II 就是 62 的障碍物版本 ,核心区别在于遇到障碍物时路径数为 0 ,且初始化时需要处理障碍物阻断

关键区别在于

1、初始化不同

62的初始化是第一行/列直接填 1。

复制代码
for (int i = 0; i < m; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1;

而63题是遇到障碍物就停止,后面都是 0:

复制代码
for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; j++) dp[0][j] = 1;

2、状态转移变化

62题的状态转移是:

复制代码
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];

63题多了障碍物的判断,如果碰到障碍物那么这里填0:

复制代码
if (obstacleGrid[i][j] == 1) {
    dp[i][j] = 0;  // 障碍物,不通
} else {
    dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];  // 正常转移
}

代码

java 复制代码
class Solution {
    public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
        int m = obstacleGrid.length;
        int n = obstacleGrid[0].length;
        
        // 起点或终点有障碍物,直接返回 0
        if (obstacleGrid[0][0] == 1 || obstacleGrid[m-1][n-1] == 1) return 0;
        
        int[][] dp = new int[m][n];
        dp[0][0] = 1;  // 起点
        
        // 第一列:遇到障碍物就停
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            if (obstacleGrid[i][0] == 0) dp[i][0] = dp[i-1][0];
            else dp[i][0] = 0;  
        }
        
        // 第一行:遇到障碍物就停
        for (int j = 1; j < n; j++) {
            if (obstacleGrid[0][j] == 0) dp[0][j] = dp[0][j-1];
            else dp[0][j] = 0;
        }
        
        // 填充其余,状态转移
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                if (obstacleGrid[i][j] == 1) dp[i][j] = 0;
                else dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
            }
        }
        
        return dp[m-1][n-1];
    }
}
相关推荐
考虑考虑6 小时前
Mybatis实现批量插入
java·后端·mybatis
咖啡八杯6 小时前
GoF设计模式——中介者模式
java·后端·spring·设计模式
青石路10 小时前
记一次多JDK版本问题的排查,一坑套一坑,差点没爬上来
java
先吃饱再说12 小时前
判断回文字符串,从一行代码到双指针优化
算法
像我这样帅的人丶你还13 小时前
Java 后端详解(五):Redis 缓存
java·后端·全栈
黄敬峰14 小时前
深入理解算法核心:从递归思想、数组扁平化到快速排序
算法
plainGeekDev15 小时前
GreenDAO → Room
android·java·kotlin
得物技术16 小时前
从狂野代码到按目标生产:得物推荐 AI Harness 的工程化实践|AICon 演讲整理
人工智能·算法·架构
AI小老六19 小时前
SkillOpt 架构拆解:把 Skill 文本当参数,用执行轨迹训练 Agent
后端·算法·ai编程