62. 不同路径(动态规划)

LeetCode62不同路径(动态规划) 算法特点及适用场景该算法运用动态规划的思想,通过合理定义状态和状态转移方程,清晰地解决了在网格中求不同路径数量的问题。代码结构较为清晰,易于理解和实现。适用于具有类似递推关系、需要根据前面位置的状态计算后续位置状态的问题,比如在地图路径规划、棋盘走法计数等场景中,只要能抽象出合适的状态和状态转移逻辑,都可以尝试运用动态规划的方法来求解。注意事项及可能遇到的问题在使用动态规划解决此类问题时,关键在于准确地定义状态和推导状态转移方程,若状态定义不合理或者转移方程有误,将无法得到正确的结果。 阅读详情
/**
 * 62. 不同路径
 * @author wsq
 * @date 2020/10/13
	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?
	
	示例:
	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
	
	链接:https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths
 */
package com.wsq.dp;

public class UniquePaths {
	/**
	 *	动态规划,由于机器人只能向下或者向右移动,因此:
	 *	1.确认最后一步: 一步到达f[m][n]有两种方式,从上方到达或者从左边到达
	 *	2.子问题: 到达左边方格有多少方式f[m][n-1],到达上边方格有多少种方式f[m-1][n]
	 *	3.确定转移方程 f[m][n] = f[m-1][n] + f[m][n-1]
	 *	4.初始条件: 状态矩阵中第一行和第一列到达的方式只能为1
	 *	5.边界情况
	 *	6.计算顺序: 逐行计算状态矩阵
	 * @param m
	 * @param n
	 * @return
	 */
	public int uniquePaths(int m, int n) {
        // 确认最后一步
        // f[i][j] = f[i-1][j] + f[i][j-1]
        // 创建状态矩阵,由于需要f[i-1][j]的状态,因此肯定是二维的
        int[][] f = new int[m][n];
        
        for(int i = 0; i < m; i++){
            for(int j = 0; j < n; j++){
                if(i == 0 || j == 0){
                    f[i][j] = 1;
                }else{
                    f[i][j] = f[i-1][j] + f[i][j-1];
                }
            }
        }
        return f[m-1][n-1];
    }
}

【动态规划】 LeetCode #62 不同路径(空间复杂度O(n)) 题目链接: LeetCode #62 不同路径 题目描述: 不同路径 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。 向右 -> 向右 -> 向下 向 阅读详情

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