62. Unique Paths
There is a robot on an m x n
grid. The robot is initially located at the top-left corner (i.e., grid[0][0]
). The robot tries to move to the bottom-right corner (i.e., grid[m - 1][n - 1]
). The robot can only move either down or right at any point in time.
Given the two integers m
and n
, return the number of possible unique paths that the robot can take to reach the bottom-right corner.
思路:以下分析摘自https://programmercarl.com/0062.%E4%B8%8D%E5%90%8C%E8%B7%AF%E5%BE%84.html#%E6%80%9D%E8%B7%AF
树的深度是m+n+1,二叉树的节点个数是2^(m+n+1),DFS需要遍历整个二叉树,算法复杂度就是O(2^(m + n - 1) - 1),这是指数级别的复杂度。
机器人从(0 , 0) 位置出发,到(m - 1, n - 1)终点。
按照动规五部曲来分析:
1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i][j] :表示从(0 ,0)出发,到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
2. 确定递推公式
想要求dp[i][j],只能有两个方向来推导出来,即dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]。
此时在回顾一下 dp[i - 1][j] 表示啥,是从(0, 0)的位置到(i - 1, j)有几条路径,dp[i][j - 1]同理。
那么很自然,dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1],因为dp[i][j]只有这两个方向过来。
3. dp数组的初始化
如何初始化呢,首先dp[i][0]一定都是1,因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条,那么dp[0][j]也同理。
4. 确定遍历顺序
这里要看一下递推公式dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1],dp[i][j]都是从其上方和左方推导而来,那么从左到右一层一层遍历就可以了。
这样就可以保证推导dp[i][j]的时候,dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]一定是有数值的。
5. 举例推导dp数组
数论方法:
可以看出一共m,n的话,无论怎么走,走到终点都需要 m + n - 2 步。
在这m + n - 2 步中,一定有 m - 1 步是要向下走的,不用管什么时候向下走。
那么有几种走法呢? 可以转化为,给你m + n - 2个不同的数,随便取m - 1个数,有几种取法。
那么这就是一个组合问题了。
所以以下就是可走的path的个数:
递归法:
def Solution():
def uniquePaths(self, m, n):
if m == 1 or n == 1:
return 1
return self.uniquePaths(m - 1, n) + self.uniquePaths(m, n-1)
动态规划法:
class Solution(object):
def uniquePaths(self, m, n):
dp = [[0] * n] * m
for i in range(m):
dp[i][0] = 1
for j in range(n):
dp[0][j] = 1
for i in range(1,m):
for j in range(1,n):
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
return dp[m-1][n-1]
注意!之前习惯了numpy,总是直接dp[:,0] = 1,这样在list里是不对的。
63. Unique Paths II
如果有障碍物的话,之后的路就不通了,在设置初始状态和更新状态的时候都要对应改动。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-808194.html
具体分析见此链接代码随想录文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-808194.html
class Solution {
public:
int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
if (obstacleGrid[0][0] == 1)
return 0;
vector<int> dp(obstacleGrid[0].size());
for (int j = 0; j < dp.size(); ++j)
if (obstacleGrid[0][j] == 1)
dp[j] = 0;
else if (j == 0)
dp[j] = 1;
else
dp[j] = dp[j-1];
for (int i = 1; i < obstacleGrid.size(); ++i)
for (int j = 0; j < dp.size(); ++j){
if (obstacleGrid[i][j] == 1)
dp[j] = 0;
else if (j != 0)
dp[j] = dp[j] + dp[j-1];
}
return dp.back();
}
};
到了这里,关于算法练习Day30 (Leetcode/Python-动态规划)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!