【动态规划】路径问题_不同路径_C++

题目链接:leetcode不同路径


目录

题目解析:

算法原理

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

编写代码


题目解析:

题目让我们求总共有多少条不同的路径可到达右下角;

由题可得:

机器人位于一个 m x n 网格;

机器人每次只能向下或者向右移动一步;

我们拿示例2来分析:

则根据题目要求我们只能向下或者向右移动一步,不能向上或向左回退;

所以这里我们一共有三种走法:


算法原理:

1.状态表示

根据题目要求,先创建一个 m x n 大小的dp表

首先先思考dp表里面的值所表示的含义(是什么?)

dp[i][j]表示到达i*j时一共有多少种方式;

这种状态表示怎么来的?

1.经验+题目要求

经验:以i*j位置为结尾,

题目让我们求到达右下角有多少种方式,那么这里我们可以dp[i][j]来表示。

所以这里我们用i*j表示右下角位置;

2.状态转移方程

dp[i][j]等于什么?

用之前或者之后的状态,推导出dp[i][j]的值;

根据最近的最近的一步,来划分问题

当机器人到达dp[i-1][j]时,我们知道它到达[i-1][j]有dp[i-1][j]方式,

此时只需要从[i-1][j]往下走一步就可以到达目标位置,即:

……-->[i-1][j]-->(往下走一步)[i][j];

……-->[i-1][j]-->(往下走一步)[i][j];

……-->[i-1][j]-->(往下走一步)[i][j];

……

所以往下走一步就可以到达目标位置的方式就有dp[i-1][j]种;

那么同理,

当机器人到达dp[i][j-1]时,我们知道它到达[i][j-1]有dp[i][j-1]方式,

此时只需要在到达[i][j-1]方式的后面往右边走一步就可以到达目标位置,即:

……-->[i][j-1]-->(往右边走一步)[i][j];

……-->[i][j-1]-->(往右边走一步)[i][j];

……-->[i][j-1]-->(往右边走一步)[i][j];

……

所以往右边走一步就可以到达目标位置的方式就有dp[i-1][j]种;

综上所述,我们只要将到达[i][j-1]与[i-1][j]的总方法相加即可得到,到达[i][j]位置的总方法,

即:

dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];

3.初始化

(保证填表的时候不越界)

由我们的状态转移方程得:

在0行0列的时候越界,所以我们这里可以在m*n的外围多加1行1列,如图:

还有一个问题是:

我们要拿新增用来初始化的行和列要初始化为几呢?

假设:如果所需要到达的位置就在机器人所在的位置,此时有一种方式

根据状态转移方程,在[0][1]与[1][0]位置要有一个位置需要初始化为1,其他位置初始化为0

我们这里选择[0][1]初始化为1

4.填表顺序

(为了填写当前状态的时候,所需要的状态已经计算过了)

这里所需要的状态是:到达该位置的上面和左边位置的方式

所以填表顺序:

从上到下填写每一行

从左到右填写每一列

5.返回值

(根据题目要求和状态表示)

综上分析:

返回值为:dp[m][n];


编写代码:

class Solution {
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {
    //1.创建dp表
    //2.初始化
    //3.填表
    //4.返回结果
        vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1, 0));
        dp[0][1]=1;
        for(int i=1;i<m+1;i++)
            for(int j=1;j<n+1;j++)
                dp[i][j]=dp[i][j-1]+dp[i-1][j];

        return dp[m][n];
    }
};

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