LeetCode_#62#63_不同路径
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LeetCode_#62_不同路径
题目
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?
例如,上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径?
示例 1:
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 -> 向右 -> 向下
2. 向右 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向右
示例 2:
输入: m = 7, n = 3
输出: 28
提示:
1 <= m, n <= 100
题目数据保证答案小于等于 2 * 10 ^ 9
思路分析
动态规划。
状态定义:
dp[i][j]
表示从坐标[0,0]
到[i,j]
的路径总数。
初始状态:
dp[0][0] = 1
状态转移方程:
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j - 1] (i,j≠0)
dp[i][j] = dp[i-1][j] (i ≠ 0,j = 0)
dp[i][j] = dp[i][j - 1] (i = 0,j ≠0)
返回值:
dp[rows - 1][cols - 1]
解答
编码时需要注意,函数参数m,n分别代表列数和行数,不要弄反,可以重新用rows,cols变量表示,更加清晰。
class Solution {
public int uniquePaths(int m, int n) {
int rows = n;
int cols = m;
int[][] dp = new int[rows][cols];
//初始化为1
dp[0][0] = 1;
for(int i = 0;i <= rows - 1;i++){
for(int j = 0; j<= cols - 1;j++){
if(i == 0 && j == 0) continue;
if(i == 0 && j != 0) dp[i][j] = dp[i][j - 1];
else if(i != 0 && j == 0) dp[i][j] = dp[i - 1][j];
else dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}
return dp[rows - 1][cols - 1];
}
}
LeetCode_#63_不同路径II
题目
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。
说明:m 和 n 的值均不超过 100。
示例 1:
输入:
[
[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
思路分析
与#62
题相比,仅仅是增加了一个可能会有障碍的设定。处理也很简单,就是在dp
数组中,将障碍所在位置设置为0。
解答
class Solution {
public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
int rows = obstacleGrid.length;
int cols = obstacleGrid[0].length;
//障碍如果在起点或者终点,直接返回0
if(obstacleGrid[0][0] == 1 || obstacleGrid[rows - 1][cols - 1] == 1)
return 0;
int[][] dp = new int[rows][cols];
dp[0][0] = 1;
for(int i = 0;i <= rows - 1;i++){
for(int j = 0;j <= cols - 1;j++){
//dp数组中,将有障碍的位置设置为0
if(obstacleGrid[i][j] == 1){
dp[i][j] = 0;
}else if(i == 0 && j != 0){
dp[i][j] = dp[i][j - 1];
}else if(i != 0 && j == 0){
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}else if(i != 0 && j != 0){
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}
}
return dp[rows - 1][cols - 1];
}
}