代码随想录算法训练营day34

2024-08-22 07:20

本文主要是介绍代码随想录算法训练营day34,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

代码随想录

视频讲解:动态规划中如何初始化很重要!| LeetCode:62.不同路径_哔哩哔哩_bilibili

力扣题目链接(opens new window)

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 = 2, n = 3
  • 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 -> 向右 -> 向下
  2. 向右 -> 向下 -> 向右
  3. 向下 -> 向右 -> 向右

 注意题目中说机器人每次只能向下或者向右移动一步,那么其实机器人走过的路径可以抽象为一棵二叉树,而叶子节点就是终点

动态规划

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:

1.确定dp数组(dp table)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。

2.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。

3.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;

4.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。

5.举例推导dp数组

如图所示:

62.不同路径1

 

/*** 1. 确定dp数组下标含义 dp[i][j] 到每一个坐标可能的路径种类* 2. 递推公式 dp[i][j] = dp[i-1][j] dp[i][j-1]* 3. 初始化 dp[i][0]=1 dp[0][i]=1 初始化横竖就可* 4. 遍历顺序 一行一行遍历* 5. 推导结果 。。。。。。。。** @param m* @param n* @return*/public static int uniquePaths(int m, int n) {int[][] dp = new int[m][n];//初始化for (int i = 0; i < m; i++) {dp[i][0] = 1;}for (int i = 0; i < n; i++) {dp[0][i] = 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];}

 

63. 不同路径 II

https://programmercarl.com/0063.%E4%B8%8D%E5%90%8C%E8%B7%AF%E5%BE%84II.htmlhttps://programmercarl.com/0063.%E4%B8%8D%E5%90%8C%E8%B7%AF%E5%BE%84II.html

视频讲解:动态规划,这次遇到障碍了| LeetCode:63. 不同路径 II_哔哩哔哩_bilibili

力扣题目链接(opens new window)

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

 

有障碍的话,其实就是标记对应的dp table(dp数组)保持初始值(0)就可以了。

动规五部曲:

1.确定dp数组(dp table)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。

2.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)。

所以代码为:

if (obstacleGrid[i][j] == 0) { // 当(i, j)没有障碍的时候,再推导dp[i][j]dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}

3.dp数组如何初始化

在62.不同路径 (opens new window)不同路径中我们给出如下的初始化:

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;

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。

如图:

63.不同路径II

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

4.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。

代码如下:

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

拿示例1来举例如题:

63.不同路径II1

对应的dp table 如图:

63.不同路径II2

class Solution {public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {int m = obstacleGrid.length;int n = obstacleGrid[0].length;int[][] dp = new int[m][n];//如果在起点或终点出现了障碍,直接返回0if (obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1 || obstacleGrid[0][0] == 1) {return 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++) {dp[i][j] = (obstacleGrid[i][j] == 0) ? dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] : 0;}}return dp[m - 1][n - 1];}
}

 

343.整数拆分 (可跳过)

代码随想录

视频讲解:动态规划,本题关键在于理解递推公式!| LeetCode:343. 整数拆分_哔哩哔哩_bilibili

96.不同的二叉搜索树 (可跳过)

代码随想录

视频讲解:动态规划找到子状态之间的关系很重要!| LeetCode:96.不同的二叉搜索树_哔哩哔哩_bilibili

这篇关于代码随想录算法训练营day34的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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