思路
方法:动态规划
比较明显的动态规划问题。设f[i][j]表示从(0,0)走到(i, j)获取的最大价值。
状态转移方程为:f(x, y) = grid(x,y) + max {f(x-1,y), f(x, y-1)} 。
空间优化:这里不使用额外的数组f,而就地更改grid数组,可以将空间复杂度降为O(1)。
1 class Solution { 2 public: 3 int maxValue(vector<vector<int>>& grid) { 4 int row = grid.size(); 5 int col = grid[0].size(); 6 7 vector<vector<int>> f(row+1, vector<int>(col+1, 0)); 8 9 //为了防止f[i-1][j]或者f[i][j-1]越界的情况,这里让下标从1开始, 10 //即f[i][j]表示从(0,0)走到(i-1,j-1)获取的最大价值 11 for(int i = 1; i <= row; ++i) { 12 for(int j = 1; j <= col; ++j) { 13 f[i][j] = grid[i-1][j-1] + max(f[i-1][j], f[i][j-1]); 14 } 15 } 16 17 return f[row][col]; 18 } 19 };
复杂度分析
时间复杂度:O(row*col)
空间复杂度:O(row*col)