【力扣】地下城游戏

最新推荐文章于 2025-12-04 22:00:44 发布
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#算法 #动态规划 #leetcode #面试 #c++ #笔试

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恶魔们抓住了公主并将她关在了地下城 dungeon 的 右下角 。地下城是由 m x n 个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士最初被安置在 左上角 的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公

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力扣174. 地下城游戏
wolfGuiDao的博客
01-01 931
力扣174. 地下城游戏 文章目录力扣174. 地下城游戏一、题目描述二、分析三、完整代码 一、题目描述 二、分析 这个题一看就可以用动态规划，就需要确定动态规划的状态和选择以及状态转移方程 如果按照从左上往右下的顺序进行动态规划，对于每一条路径，我们需要同时记录两个状态。第一个是「从出发点到当前点的路径和」，第二个是「从出发点到当前点所需的最小初始值」。而这两个状态的重要程度相同 例如： 从 (0,0)到 (1,2) 有多条路径（即动态规划的选择），我们取其中最有代表性的两条：
力扣 -- 174. 地下城游戏
weixin_70056514的博客
07-03 463
力扣 -- 174. 地下城游戏
力扣（LeetCode）174. 地下城游戏（2022.06.23）
ChaoYue_miku的博客
06-23 297
一些恶魔抓住了公主（P）并将她关在了地下城的右下角。地下城是由 M x N 个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士（K）最初被安置在左上角的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至 0 或以下，他会立即死亡。有些房间由恶魔守卫，因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数（若房间里的值为负整数，则表示骑士将损失健康点数）；其他房间要么是空的（房间里的值为 0），要么包含增加骑士健康点数的魔法球（若房间里的值为正整数，则表示骑士将增加健康点数）。
力扣动态规划：地下城游戏
whcwhc111111的博客
04-02 379
思路：从右下角向左上角赋值，初始值定为无穷大，思路为取右侧和下侧格子里面最少的生命值再。减去该格子中的值，如果出现负数即血包大于损耗时赋值为1，即无明显条件限制。状态表示：从该点到终点的最少生命点数。
[力扣题解] 174. 地下城游戏 DP
yuan_hui
04-19 385
[力扣题解] 174. 地下城游戏 DP
LeetCode 0174. 地下城游戏
<font color="Pink">Tisfy的博客</font>
08-06 274
LeetCode 0174. 地下城游戏 一些恶魔抓住了公主（P）并将她关在了地下城的右下角。地下城是由M x N 个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士（K）最初被安置在左上角的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。 ...
力扣174题动态规划：地下城游戏（含模拟面试）
10年数据\经营分析经验，现任大厂数据分析负责人
06-03 1062
本文详细解读了力扣第174题“地下城游戏”，通过动态规划方法高效地解决了这一问题，并提供了详细的图解和模拟面试问答。
力扣——174.地下城游戏(困难难度)——万能的递归与动态分析
g55zhw93的博客
09-25 2681
力扣——174. 地下城游戏一、算法目录合集1.地址2.说明二、题目说明1.题干2.原地址三、实现步骤1.思路分析1.1.分析问题1.2.转化问题1.3.简化问题1.4.具体步骤① 特殊情况分析② 常规分析③ 分类分析2.2 测试部分代码2.3 耗用资源情况四、官方题解1.原地址2.方法一——动态规划思路分析代码实现（Java）复杂度 一、算法目录合集 1.地址    算法目录合集 2.说明   该地址指向所有由本人自己所经历的算法习题(也有可能仅仅是一个入门的案例或者是经典案例)，仅仅为我做过而且比较有意
LeetCode刷题系列-- 174. 地下城游戏
qq_33775774的博客
07-23 280
2.2.2)若是grid[i][j]
（力扣每日一题） 地下城游戏
Nakisha的博客
07-12 583
地下城游戏 一些恶魔抓住了公主（P）并将她关在了地下城的右下角。地下城是由 M x N 个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士（K）最初被安置在左上角的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。 骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至 0 或以下，他会立即死亡。 有些房间由恶魔守卫，因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数（若房间里的值为负整数，则表示骑士将损失健康点数）；其他房间要么是空的（房间里的值为 0），要么包含增加骑士健康点数的魔法球（若房间里的值为正整数，则表示骑士将
力扣LeetCode174.地下城游戏及Python源码实现
Alex__Mahone的专栏
06-18 775
本题为LeetCode题库中第174题地下城游戏，难度困难，题目请参考这里。 一道比较困难DP题目，其中的难点在于如何定义状态转移方程，所以在这里记录一下。这道题刚开始做一点思路都没有，但是通过解读别人的思想一下就明白了。 首先一看到这道题，思路肯定是DP来做：直觉从左上出发往右或者往下走这样去找规律，从而得到dp的状态转移方程。在这里建议先把这道题做了。本题有点特殊，如果没有至少这个条件从左上往右下推找规律得到状态转移方程的思路应该是可以的。这里我们不去讨论从左上往右下的思路，直接想从右下往左上推..
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 148
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 806
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 787
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 165
注意到：灯泡状态周期是6。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 290
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙
最新发布
就业知识博客
12-04 270
力扣1419题：数青蛙
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 612
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 518
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
力扣跳跃游戏python
01-05
### LeetCode 跳跃游戏 Python 实现 对于LeetCode上的跳跃游戏问题，存在多种解决方法。一种高效的方法是采用贪心算法实现，该方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)[^1]。 下面是一个具体的Python函数`verify_level`用于验证给定数组表示的游戏关卡是否可以成功通过： ```python def verify_level(nums): max_reach = 0 for i, jump in enumerate(nums): if i > max_reach: return False, i # 返回不可通行的最远点 max_reach = max(max_reach, i + jump) if max_reach >= len(nums) - 1: return True, None # 关卡可通行 return False, len(nums) - 1 # 默认返回不可通行的最后一格作为失败点 ``` 此段代码遍历输入列表`nums`中的每一个元素，并尝试更新当前能够到达的最大索引位置`max_reach`。每当遇到一个新的起始位置时，都会检查当前位置是否超过了已知可达范围；如果是，则说明无法继续前进，应立即停止并报告错误[^2]。 为了测试上述逻辑的有效性，这里提供了一个简单的例子来模拟玩家在不同级别的表现情况： ```python level_design = [2, 3, 1, 0, 4, 2, 1] is_playable, fail_point = verify_level(level_design) print(f"Level Playable: {is_playable}, Failure Point: {fail_point}") ``` 这段程序会输出关卡是否可以通过以及如果玩家未能通关的话会在哪个位置失败的信息。
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