代码随想录day33-动态规划的应用1

LeetCode62.不同路径

题目描述:

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish” )。

问总共有多少条不同的路径?

示例 1:

输入:m = 3, n = 7
输出:28

示例 2:

输入:m = 3, n = 2
输出:3
解释:
从左上角开始,总共有 3 条路径可以到达右下角。
1. 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向下

示例 3:

输入:m = 7, n = 3
输出:28

示例 4:

输入:m = 3, n = 3
输出:6

解题思路:

机器人从(0,0)出发,到达终点(m-1,n-1),使用动态规划五部曲

1.确定dp数组以及其下标的含义

题目中有m,n两个维度的移动,所以需要创建一个二维数组dp[i][j],表示从(0,0)到(i,j)有几条路径可以到达

2.确定递推公式

因为题目中明确规定了,机器人只能向下或者向右移动,所以dp[i][j]由dp[i-1][j]和dp[i][j-1]推导得到

也就是说可以列出dp[i][j] = d[i-1][j]+dp[i][j-1]

3.dp数组如何初始化

因为dp[i][j]均由dp[i][j-1]和dp[i-1][j]推导而来,所以可知我们只需要将dp[i][0]以及dp[0][j]均初始化为1即可顺利推导

4.确定遍历顺序

因为机器只能向下或向右移动,所以遍历顺序即为从上到下,从左到右

5.举例推导dp数组

如图:

由以上可以得出代码为:

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;
        for(int j = 0;j < n;j++) dp[0][j] = 1;
        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];
            }
        }
        return dp[m-1][n-1];
    }
};

·时间复杂度:O(m * n)

·空间复杂度:O(m * n)

总结:依旧是动态规划五部曲,一定要使用五部曲才能保证精准无误,与之前的题目相比,这次我们就要考虑如何正确的初始化了,难度在初步递增

LeetCode63.不同路径II

题目描述:

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish”)。

现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?

网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。

示例 1:

输入:obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
输出:2
解释:3x3 网格的正中间有一个障碍物。
从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径:
1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右

示例 2:

输入:obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
输出:1

解题思路:

1.确定dp数组以及其下标的含义

与上题一样,使用二维数组dp[i][j],含义为(0,0) 到(i,j)有几条路径可以到达

2.确定递推公式

递推公式并没有变化,但是增加了一个约束条件,当obs[i][j]==1时说明遇到障碍,也就是没有障碍的时候再执行递推公式

3.dp数组如何初始化

最上边与最左边的数初始化为1,但是如果遇到障碍,则需要直接跳过,并且之后的值均为0

vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0)); // 初始值为0
for (int i = 0; i < m; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1;

4.确定遍历顺序

按照题目要求,从左到右,从上到下遍历,遇到障碍需要将障碍物跳过

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];
    }
}

5.举例推导dp数组

以示例1为例,如图:

分析完毕,代码如下:

class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
        int m = obstacleGrid.size();
        int n = obstacleGrid[0].size();
        if(obstacleGrid[0][0] == 1 || obstacleGrid[m-1][n-1] == 1) return 0;//如果在起始位置,或者终点位置存在障碍,则没有路径到达
        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;
        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];
    }
};

·时间复杂度:O(n*m)

·空间复杂度:O(n*m)

总结:乍一看以为,与上一题好像没有什么区别,但是如果没有仔细分析,直接上手,还是会有很多会出错的地方,其实只需要考虑到,遇到障碍dp[][j]保持0即可

还有初始化时,障碍之后都应该是0

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