本文主要是介绍代码随想录算法训练营第39天（py）| 动态规划 | 62.不同路径、 63. 不同路径 II，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
62.不同路径
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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？
思路
经典五步走，没啥好说的
class Solution:def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:# 1.确定dp数组含义:表示从(0,0)出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。# 2.确定递推公式：dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]# 3.初始化：左边和上边的元素全是1# 4.遍历顺序：从左到右，从上到下dp = [[0]*n for _ in range(m)] #创建m*n全0数组for i in range(m):dp[i][0] = 1for j in range(n):dp[0][j] = 1for i in range(1,m):for j in range(1,n):dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]return dp[-1][-1]
63. 不同路径 II
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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。
思路
和上一题的区别在于多了障碍物
递推公式：dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1],(i, j)如果就是障碍的话应该就保持初始状态
初始化：左边和上边的元素全是1，但障碍之后的元素全是0
class Solution:def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid: List[List[int]]) -> int:# 1.确定dp数组含义:表示从(0,0)出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。# 2.确定递推公式：dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1],(i, j)如果就是障碍的话应该就保持初始状态# 3.初始化：左边和上边的元素全是1，但障碍之后的元素全是0# 4.遍历顺序：从左到右，从上到下m = len(obstacleGrid)n = len(obstacleGrid[0])dp = [[0]*n for _ in range(m)] #创建m*n全0数组for i in range(m):if obstacleGrid[i][0] == 0: # 如果没障碍则赋值1dp[i][0] = 1else: # 如果有障碍则停止赋值breakfor j in range(n):if obstacleGrid[0][j] == 0: # 如果没障碍则赋值1dp[0][j] = 1else: # 如果有障碍则停止赋值breakfor i in range(1,m):for j in range(1,n):if obstacleGrid[i][j] == 0:dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]return dp[-1][-1]
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