动态规划|【路径问题】|931.下降路径最小和

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目录

题目

题目解析

思路

1.状态表示

2.状态转移方程

3.初始化

4.填表顺序

5.返回值

代码


题目

931. 下降路径最小和

给你一个 n x n 的 方形 整数数组 matrix ,请你找出并返回通过 matrix 的下降路径  最小和 。

下降路径 可以从第一行中的任何元素开始,并从每一行中选择一个元素。在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列(即位于正下方或者沿对角线向左或者向右的第一个元素)。具体来说,位置 (row, col) 的下一个元素应当是 (row + 1, col - 1)(row + 1, col) 或者 (row + 1, col + 1) 。

示例 1:

动态规划|【路径问题】|931.下降路径最小和,动态规划 ,动态规划,算法

输入:matrix = [[2,1,3],[6,5,4],[7,8,9]]
输出:13
解释:如图所示,为和最小的两条下降路径

示例 2:

动态规划|【路径问题】|931.下降路径最小和,动态规划 ,动态规划,算法

输入:matrix = [[-19,57],[-40,-5]]
输出:-59
解释:如图所示,为和最小的下降路径

提示:

  • n == matrix.length == matrix[i].length
  • 1 <= n <= 100
  • -100 <= matrix[i][j] <= 100

题目解析

        题目是给一个n*n的矩阵,矩阵里面有值,从第一行到最后一行,所走过的最小值,从第一行元素的任意一个开始,往最后一行走 ,既然是最小值,那没每次就要挑下一行的最小值走,,而这个不是随便挑的,是以第一行这个位置,在第二行离的最近的三个位置中跳最小的值,图示如下图。

动态规划|【路径问题】|931.下降路径最小和,动态规划 ,动态规划,算法

        如果第一行从1开始走,那么第二行,只能走6,5或者4。每走一步加上该位置的值就行,根据规则走到最后 一行 就算结束,返回最小的那个就行。如果是边界,也就是只有两个位置离它最近。

思路

1.状态表示

        状态表示,我们还是选用最常用的方法——选用以某一个位置为结尾,也就是从第一行走到该位置,题目要求,最小路径,所以状态表示可以看成dp[i][j]——从开始走到该【i,j】位置的最小的下降路径

2.状态转移方程

动态规划|【路径问题】|931.下降路径最小和,动态规划 ,动态规划,算法

        根据最近的一步划分路径,最近的路径,到达【i,j】位置,可以从【i-1,j-1】位置,【i-1,j】或者【i-1,j+1】位置到达,所以应当分三种情况讨论。

a)从【i-1,j-1】位置到达【i,j】位置

        要得到第一行到【i,j】位置的最小路径,就要得到第一行到【i-1,j-1】的最小路径,然后加上【i-1,j-1】位置上面的值就是,第一行到【i,j】位置的最小值。而第一行到【i-1,j-1】位置的最小路径可以用dp[i-1][j-1]表示,

        所以此情况下的状态转移方程就是dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+matrix[i-1][j-1]

b)从【i-1,j】位置到达【i,j】位置

        同理,得到这个状态转移方程dp[i][j]=dp[i-1][j]+matrix[i-1][j]

c)从【i-1,j+1】位置到达【i,j】位置

        同理,得到这个状态转移方程dp[i][j]=dp[i-1][j+1]+matrix[i-1][j+1]

然后取这三种情况的最小值。

3.初始化

        初始化是为了让填表的时候不要越界。我们要算第一行到指定位置的路径最小值,也就是算dp[i][j],根据状态转移方程可以看出要算dp[i][j],要先得到dp[i-1][j],dp[i-1][j-1],dp[i-1][j+1],第一行和第一列和最后一列,这三个位置是不全的,所以要初始化第一行和第一列,最后一列的位置。

        之前学过,虚拟节点的方式,把需要的位置补起来,填上能使结果正确的值就行,补虚拟结点的方式,如下图所示。

动态规划|【路径问题】|931.下降路径最小和,动态规划 ,动态规划,算法

        现在要确定里面要填什么值,才能使结果正确,我们先来看不加虚拟结点的时候那里面应该填什么?

        对于第一行,比如:dp[0][0],dp[0][0]表示从第一行到当前位置的最小值,可以看出当前位置就是在第一行,也就是自己到自己,也就等于本身矩阵里面的值,这样 我们将加的第一行虚拟结点赋值为0就可以不影响结果。

        对于第一列和最后一列,对于第一列,从第二行开始,它们只是缺了左上角那个数,其他两个都在,如果不加虚拟结点,也就是说只在这两个结点里面挑一个最小的加上就行,也就是说 虚拟结点里面的值不能影响dp[i][j]的结果 ,虚拟结点里面的值要比其他两个值都大,为了确保起见,应该将虚拟结点赋值为正的无穷大。

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        我们加完之后,还要解决下标映射的问题加了一行,所以就 整体向下挪了一行,左边增加一列,也就是向右挪了一列。

        所以当我们算dp[1][1]的值我们要用martix[0][0]值来计算。

4.填表顺序

填表顺序,还是从上到下,从左到右

5.返回值

因为是要到达最后一行,并且是要最小值,所以我们返回dp表中最后一行的最小值就行

代码

        初始化技巧:我们为了方便初始化,如果我们在定义dp表时,将所有值定义为0,后面初始化的时候要改两列的值,所以这里可以我们一开始就将每个初始化正的无穷大。

int min(int a,int b)
{
  return (a<b)?a:b;
}
int minFallingPathSum(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize)
{
    int nummin=INT_MAX;
    int n=matrixColSize[0];

    //创建一个dp表
    int dp[102][102]={INT_MAX};
   
    //初始化
     for(int i=0;i<102;i++)
        for(int j=0;j<102;j++)
        {
            dp[i][j]=INT_MAX;
        }
     for(int j=0;j<n+2;j++)dp[0][j]=0;
     

     //填表 
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
        dp[i][j]=min(   min(dp[i-1][j],dp[i-1][j-1])  ,   dp[i-1][j+1]   )   +matrix[i-1][j-1];
        }
    }


    for(int j=1;j<=n;j++)
    {
        nummin=min(nummin,dp[n][j]);
    }

    return nummin;
}

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