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
来源:力扣(LeetCode)
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动态规划问题,每一格的路径数都是等于它左边和上边格子的路径数目之和,其中要注意的是初始化问题,第一行和第一列都只有一种路径,但是在遍历过程中如果有障碍物,那么从这个格子开始剩下的都是0,网格中出现障碍物,那么这个格子的路径也要被置为0。
Java写法:
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32class {
public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
int m = obstacleGrid.length;
int n = obstacleGrid[0].length;
int[][] dp = new int[m][n];
大专栏 Leetcode 063 不同路径二for(int i=0; i<m; i++){
if(obstacleGrid[i][0]==1){
break;
}
dp[i][0]=1;
}
for(int i=0; i<n; i++){
if(obstacleGrid[0][i]==1){
break;
}
dp[0][i]=1;
}
for(int i=1; i<m; i++){
for(int j=1; j<n; j++){
if(obstacleGrid[i][j]==1){
dp[i][j]=0;
}else{
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
}
}
}
return dp[m-1][n-1];
}
}Python写法:
class : def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int: if not obstacleGrid: return 0 n = len(obstacleGrid) m = len(obstacleGrid[0]) dp = [[0 for i in range(m)] for i in range(n)] for i in range(m): if obstacleGrid[0][i] == 1: break dp[0][i] = 1 for i in range(n): if obstacleGrid[i][0] == 1: break dp[i][0] = 1 for i in range(1, n): for j in range(1, m): if obstacleGrid[i][j] == 1: dp[i][j] = 0 else: dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] return dp[n - 1][m - 1]