Python每日一练(20230514) 不同路径 I\II\III UniquePaths

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Python每日一练(20230514) 不同路径 I\II\III UniquePaths

目录

1. 不同路径 I Unique Paths 1

2. 不同路径 II Unique Paths 2

3. 不同路径 III Unique Paths 3

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1. 不同路径 I Unique Paths 1

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?

示例 1:

Python每日一练(20230514) 不同路径 I\II\III UniquePaths

输入:m = 3, n = 7
输出:28

示例 2:

输入:m = 3, n = 2
输出:3
解释:
从左上角开始,总共有 3 条路径可以到达右下角。
1. 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向下

示例 3:

输入:m = 7, n = 3
输出:28

示例 4:

输入:m = 3, n = 3
输出:6

提示:

  • 1 <= m, n <= 100
  • 题目数据保证答案小于等于 2 * 10^9

之前练过,代码见:Python每日一练(20230410)_Hann Yang的博客 

递归法:(不推荐,时间复杂度高)

class Solution:
    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
        def backtrack(row, col):
            if row == 0 or col == 0:
                return 1
            return backtrack(row-1, col) + backtrack(row, col-1)
        return backtrack(m-1, n-1)

用组合公式,只要一行代码:

class Solution:
    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
        return __import__('math').comb(m+n-2, m-1)

# %%
s = Solution()
print(s.uniquePaths(m = 3, n = 7))
print(s.uniquePaths(m = 3, n = 2))
print(s.uniquePaths(m = 7, n = 3))
print(s.uniquePaths(m = 3, n = 3))

输出:

28
3
28
6


2. 不同路径 II Unique Paths 2

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”)。

现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?

网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。

示例 1:

Python每日一练(20230514) 不同路径 I\II\III UniquePaths

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

示例 2:

Python每日一练(20230514) 不同路径 I\II\III UniquePaths

输入:obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
输出:1

提示:

  • m == obstacleGrid.length
  • n == obstacleGrid[i].length
  • 1 <= m, n <= 100
  • obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1

之前练过,代码见:Python每日一练(20230221)_Hann Yang的博客 

递归法:(不推荐,时间复杂度高)

class Solution:
    def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid: List[List[int]]) -> int:
        m, n = len(obstacleGrid), len(obstacleGrid[0])
        def backtrack(row, col):
            if row == m or col == n or obstacleGrid[row][col] == 1:
                return 0
            if row == m - 1 and col == n - 1:
                return 1
            return backtrack(row+1, col) + backtrack(row, col+1)
        return backtrack(0, 0)
 
# %%
s = Solution()
print(s.uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]))
print(s.uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]))

输出:

2
1


3. 不同路径 III Unique Paths 3

在二维网格 grid 上,有 4 种类型的方格:

  • 1 表示起始方格。且只有一个起始方格。
  • 2 表示结束方格,且只有一个结束方格。
  • 0 表示我们可以走过的空方格。
  • -1 表示我们无法跨越的障碍。

返回在四个方向(上、下、左、右)上行走时,从起始方格到结束方格的不同路径的数目

每一个无障碍方格都要通过一次,但是一条路径中不能重复通过同一个方格

示例 1:

输入:[[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,2,-1]]
输出:2
解释:我们有以下两条路径:
1. (0,0),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(1,1),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2)
2. (0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(1,1),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(2,2)

示例 2:

输入:[[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,2]]
输出:4
解释:我们有以下四条路径: 
1. (0,0),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(1,1),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(2,3)
2. (0,0),(0,1),(1,1),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(1,2),(0,2),(0,3),(1,3),(2,3)
3. (0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(1,2),(1,1),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(2,3)
4. (0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(1,1),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(2,2),(2,3)

示例 3:

输入:[[0,1],[2,0]]
输出:0
解释:
没有一条路能完全穿过每一个空的方格一次。
请注意,起始和结束方格可以位于网格中的任意位置。

提示:

  • 1 <= grid.length * grid[0].length <= 20

代码: 回溯法

from typing import List
class Solution:
    def uniquePathsIII(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        m, n = len(grid), len(grid[0])
        start, end = None, None
        empty_count = 0

        # 找到起点、终点和空方格总数
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j] == 0:
                    empty_count += 1
                elif grid[i][j] == 1:
                    start = (i, j)
                elif grid[i][j] == 2:
                    end = (i, j)

        # 记录已访问的坐标
        visited = set()

        def backtrack(row, col, count):
            # 矩阵边界检查
            if row < 0 or row >= m or col < 0 or col >= n:
                return 0

            # 障碍检查
            if grid[row][col] == -1:
                return 0

            # 到达终点检查
            if (row, col) == end:
                if count == empty_count + 1:
                    return 1
                else:
                    return 0

            # 已经经过或已经访问
            if (row, col) in visited:
                return 0

            # 标记为已经访问
            visited.add((row, col))

            # 向四个方向前进
            paths_count = 0
            paths_count += backtrack(row+1, col, count+1)
            paths_count += backtrack(row-1, col, count+1)
            paths_count += backtrack(row, col+1, count+1)
            paths_count += backtrack(row, col-1, count+1)

            # 回溯
            visited.remove((row, col))

            return paths_count

        return backtrack(start[0], start[1], 0)

#%%
s = Solution()
grad = [[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,2,-1]]
print(s.uniquePathsIII(grad))
grad = [[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,2]]
print(s.uniquePathsIII(grad))
grad = [[0,1],[2,0]]
print(s.uniquePathsIII(grad))

输出:

2
4
0


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