【LetMeFly】2304.网格中的最小路径代价:DP
力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/minimum-path-cost-in-a-grid/
给你一个下标从 0 开始的整数矩阵 grid
,矩阵大小为 m x n
,由从 0
到 m * n - 1
的不同整数组成。你可以在此矩阵中,从一个单元格移动到 下一行 的任何其他单元格。如果你位于单元格 (x, y)
,且满足 x < m - 1
,你可以移动到 (x + 1, 0)
, (x + 1, 1)
, ..., (x + 1, n - 1)
中的任何一个单元格。注意: 在最后一行中的单元格不能触发移动。
每次可能的移动都需要付出对应的代价,代价用一个下标从 0 开始的二维数组 moveCost
表示,该数组大小为 (m * n) x n
,其中 moveCost[i][j]
是从值为 i
的单元格移动到下一行第 j
列单元格的代价。从 grid
最后一行的单元格移动的代价可以忽略。
grid
一条路径的代价是:所有路径经过的单元格的 值之和 加上 所有移动的 代价之和 。从 第一行 任意单元格出发,返回到达 最后一行 任意单元格的最小路径代价。
示例 1:
输入:grid = [[5,3],[4,0],[2,1]], moveCost = [[9,8],[1,5],[10,12],[18,6],[2,4],[14,3]] 输出:17 解释:最小代价的路径是 5 -> 0 -> 1 。 - 路径途经单元格值之和 5 + 0 + 1 = 6 。 - 从 5 移动到 0 的代价为 3 。 - 从 0 移动到 1 的代价为 8 。 路径总代价为 6 + 3 + 8 = 17 。
示例 2:
输入:grid = [[5,1,2],[4,0,3]], moveCost = [[12,10,15],[20,23,8],[21,7,1],[8,1,13],[9,10,25],[5,3,2]] 输出:6 解释: 最小代价的路径是 2 -> 3 。 - 路径途经单元格值之和 2 + 3 = 5 。 - 从 2 移动到 3 的代价为 1 。 路径总代价为 5 + 1 = 6 。
提示:
m == grid.length
n == grid[i].length
2 <= m, n <= 50
grid
由从0
到m * n - 1
的不同整数组成moveCost.length == m * n
moveCost[i].length == n
1 <= moveCost[i][j] <= 100
方法一:DP
从倒数第二行开始往第一行遍历:
- 对于这一行的每一个元素:
- 计算出 从下一行的所有元素中来到这一行,增加值最小的那个
- 这个元素加上下一行来的最小增加量
最终返回第一行中的最小元素即为答案。
- 时间复杂度 O ( n m 2 ) O(nm^2) O(nm2),其中 s i z e ( g r i d ) = n × m size(grid)=n\times m size(grid)=n×m( n n n行 m m m列)
- 空间复杂度 O ( 1 ) O(1) O(1)
AC代码
C++
class Solution {
public:
int minPathCost(vector<vector<int>>& grid, vector<vector<int>>& moveCost) {
int n = grid.size(), m = grid[0].size();
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
int m_ = 100000000;
for (int k = 0; k < m; k++) {
m_ = min(m_, grid[i + 1][k] + moveCost[grid[i][j]][k]);
}
grid[i][j] += m_;
}
}
return *min_element(grid[0].begin(), grid[0].end());
}
};
Python
# from typing import List
class Solution:
def minPathCost(self, grid: List[List[int]], moveCost: List[List[int]]) -> int:
n, m = len(grid), len(grid[0])
for i in range(n - 2, -1, -1):
for j in range(m):
m_ = 100000000
for k in range(m):
m_ = min(m_, grid[i + 1][k] + moveCost[grid[i][j]][k])
grid[i][j] += m_
return min(grid[0])
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