leetcode : 64 最小路径和 动态规划

本文主要是介绍leetcode : 64 最小路径和 动态规划，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！

64. 最小路径和

题目链接https://leetcode.cn/problems/minimum-path-sum/

题目描述

给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。

说明：每次只能向下或者向右移动一步。

示例:

 [1,3,1][1,5,1][4,2,1]      

输出: 7

解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。

题目解法

从题目中我们可以知道，每次只能向下或者向右移动一步。

因此，第 i 行第 j 列的最小路径和与第 i-1 行第 j 列的最小路径和第i行第j-1列的最小路径和有关。

因此，我们可以用动态规划的方法来求解。

设 dp[i][j] 表示从左上角走到第 i 行第 j 列的最小路径和。

1. 定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示从左上角走到第 i 行第 j 列的最小路径和。
2. 则dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j]，其中 grid[i][j] 表示网格中第 i 行第 j 列的元素。注意当i-1或者j-1越界时，说明无法从该点走到右下角，因此需要取最大值。
3. 初始值 dp[0][0] = grid[0][0]，其他 dp[i][j] = 0。
4. 最后返回 dp[m-1][n-1]，即为最小路径和。

代码实现

python版本：

class Solution:def minPathSum(self, grid: List[List[int]]) -> int:if not grid or not grid[0]:return 0m, n = len(grid), len(grid[0])dp = gridfor i in range(1, m):dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0]for j in range(1, n):dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j]for i in range(1, m):for j in range(1, n):dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j]return dp[m - 1][n - 1]

Go版本：

func minPathSum(grid [][]int) int {m:=len(grid)n:=len(grid[0])res:=make([][]int,m)for i:=range res{res[i]=make([]int,n)}res[0][0]=grid[0][0]for i:=1;i<n;i++{res[0][i]=res[0][i-1]+grid[0][i]}for i:=1;i<m;i++{res[i][0]=res[i-1][0]+grid[i][0]}for i:=1;i<m;i++{for j:=1;j<n;j++{res[i][j]=min(res[i-1][j],res[i][j-1])+grid[i][j]}}return res[m-1][n-1]
}

C++版本：

class Solution {
public:int minPathSum(vector<vector<int>>& dp) {int m=dp.size(),n=dp[0].size();auto res=vector<vector<int>> (m,vector<int>(n));res[0][0]=dp[0][0];for(int i=1;i<m;i++){res[i][0]=res[i-1][0]+dp[i][0];}for(int j=1;j<n;j++){res[0][j]=res[0][j-1]+dp[0][j];}for(int i=1;i<m;i++){for(int j=1;j<n;j++){res[i][j]=min(res[i-1][j],res[i][j-1])+dp[i][j];}}return res[m-1][n-1];}
};

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