• 120. Triangle


    java 解法 阶梯形式 动态规划保存 每个位置取上面 或者斜上面的数 重叠则需要把小的保存到flag 中 然后到最后一层则直接看那个数最小 则为最小路径

    class Solution {
    //消耗的空间过大
    	public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
    		int ans = Integer.MAX_VALUE;
    		int flag[][] = new int[triangle.size()][triangle.size()];
    		flag[0][0] = triangle.get(0).get(0);
    
    		for (int i = 1; i < triangle.size(); i++) {
    			for (int j = 0; j < triangle.get(i).size(); j++)
    				flag[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
    
    			for (int j = 0; j < triangle.get(i).size(); j++) {
                    if (j - 1 >= 0)
    				    flag[i][j] = triangle.get(i).get(j) + flag[i - 1][j-1];
    				if(j != triangle.get(i).size()-1)
    					flag[i][j] = Math.min(flag[i][j], triangle.get(i).get(j) + flag[i - 1][j]);
    
    			}
    		}
    		int x = triangle.size();
    		for(int j = 0 ; j < x ; j++) {
    			ans = Math.min(flag[x-1][j], ans);
    		}
    		return ans;
    	}
    }
    

    优化:

    //空间优化: 每次计算一层(i,j)位置的数到底部的最小距离和时,当前层只跟它的下一层有关系,所以我们只用保留下一层的结果
    		//就可以,用一维数组,一直更新这个一维数组就可以
    class Solution {
    	public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
    	int row=triangle.size();
    		int column=triangle.get(row-1).size();//最后一行数最多,作为数组列数来用
    		int dp[]=new int[column];
    		for(int i=0;i<column;i++)
    			dp[i]=triangle.get(row-1).get(i);//最后一行到底部的距离就等于它自身的值
    		for(int i=row-2;i>=0;i--) {
    			for(int j=0;j<=i;j++) {
    				dp[j]=Math.min(dp[j],dp[j+1])+triangle.get(i).get(j);
    			}
    		}
    		return dp[0];
    }
    }
    

    python

    class Solution:
        def minimumTotal(self, triangle: List[List[int]]) -> int:
            flag = [None]* len(triangle)
            n = len(triangle)-1
            for i in range(len(triangle)):
                flag [i] = triangle[n][i]
            n = n - 1
            while n >= 0 :
                for j in range(len(triangle[n])):
                    temp = flag[j]
                    if(j < len(triangle[n])):
                        temp = min(temp, flag[j+1])
                    flag[j] = temp + triangle[n][j]
                n = n - 1 
            return flag[0]
    
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