leetcode算法刷题的第二十九天
今天逐渐有动态规划的感觉了,可以尝试一下不同路径的问题,这个适合进阶的
1.leetcode 62.不同路径
题目链接
class Solution {
public:int uniquePaths(int m, int n) {vector<vector<int>> dp(m,vector<int>(n,0));for(int i=0;i<m;i++) dp[i][0]=1;//初始化for(int j=0;j<n;j++) dp[0][j]=1;//因为只能向下或向右走,所以只有一条路径for(int i=1;i<m;i++){for(int j=1;j<n;j++){dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];//递推公式}}return dp[m-1][n-1];}
};
思路总结:
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:
第一,确定dp数组以及下标的含义
dp[i][j]:表示从(0 ,0)出发,到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
第二,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。
第三,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。
所以初始化代码为:
for (int i = 0; i < m; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1;
第四,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。
第五,举例推导dp数组
最后就可以得出正确的代码
2.leetcode 63.不同路径II
题目链接
class Solution {
public:int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {int m=obstacleGrid.size();int n=obstacleGrid[0].size();vector<vector<int>> dp(m,vector<int>(n,0));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;}//如果在起点或终点出现了障碍,直接返回0if(obstacleGrid[0][0]==1||obstacleGrid[m-1][n-1]==1) return 0;for(int i=1;i<m;i++){for(int j=1;j<n;j++){if(obstacleGrid[i][j]==1) continue;dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];}}return dp[m-1][n-1];}
};
思路总结:
这道题和上一道题目很相似,就是多了一个障碍,只需要在原先的代码稍微改一下就可以了
第一,确定dp数组以及下标的含义
dp[i][j] :表示从(0 ,0)出发,到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。
第二,确定递推公式
递推公式和62.不同路径一样,dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]。
但这里需要注意一点,因为有了障碍,(i, j)如果就是障碍的话应该就保持初始状态(初始状态为0)。
就是说障碍后面的格子应该初始化为0,因为不可能走到那边去
第三,dp数组如何初始化
因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条,所以dp[i][0]一定为1,dp[0][j]也同理。
但如果(i, 0) 这条边有了障碍之后,障碍之后(包括障碍)都是走不到的位置了,所以障碍之后的dp[i][0]应该还是初始值0。下标(0, j)的初始化情况同理。
所以本题初始化代码为:
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
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;
注意代码里for循环的终止条件,一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作,dp[0][j]同理
第四,确定遍历顺序
从递归公式dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] 中可以看出,一定是从左到右一层一层遍历,这样保证推导dp[i][j]的时候,dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]一定是有数值。
第五,举例推导dp数组
整体思路大体一致
但就算是做过62.不同路径,在做本题也会有感觉遇到障碍无从下手。
其实只要考虑到,遇到障碍dp[i][j]保持0就可以了。
也有一些小细节,例如:初始化的部分,很容易忽略了障碍之后应该都是0的情况
以上就是我对动态规划中的不同路径问题的见解和代码题解