【算法题】63. 不同路径 II-力扣(LeetCode)-”如果起点有障碍物，那么便到不了终点“

【算法题】63. 不同路径 II-力扣(LeetCode)-”如果起点有障碍物，那么便到不了终点“

1.题目

下方是力扣官方题目的地址

63. 不同路径 II

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。

示例 1：

输入：obstacleGrid = [[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

示例 2：

输入：obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
输出：1

提示：

• m == obstacleGrid.length
• n == obstacleGrid[i].length
• 1 <= m, n <= 100
• obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1

2.题解

这题有两种思路：

思路一：深度优先搜索

思路二：动态规划

思路一

路径问题我们很容易想到的是深度优先来搜索出路径，进而求出结果。

我们将路径想象成树结构，本题要求只能向下或者向右，那么这棵树就是一颗二叉树，如图所示：

在结合这颗树进行深度优先搜索的时候注意一下边界条件以及路径中的障碍物，这个问题就很容易解决出来了

Python代码

class Solution(object):
    def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid):
        """
        :type obstacleGrid: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        if obstacleGrid[0][0]==1:return 0 # 如果起点有障碍物，那么便到不了终点
        m=len(obstacleGrid)
        n=len(obstacleGrid[0])
        counts=