不同路径(力扣)

机器人位于一个m x n网格的左上角,只能向下或向右移动,目标是到达右下角。探讨了使用动态规划求解不同路径总数的方法,初始条件为第一行和第一列的格子各有一种到达方式,之后通过状态转移公式dp[m][n]=dp[n-1][m]+dp[n][m+1]计算路径数量。

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?

在这里插入图片描述

力扣原题

思路分析
首先机器人只能向右走或者向下走,所以在第一行和第一列的的格子只能由它左边或者上边的格子一种方式走到。所以对第一列和第一行标记为1。如图若走到(1,1)这个位置的路线就是由到(1,0)和(0,1)路线的和,共有俩种方法。所以以此类推得到dp[m][n]=dp[n-1][m]+dp[n][m+1]。

 if (m==0&&n==0){
                 return 0;
             }
            int  dp[][]=new int[m][n];
             for (int i=1;i<m;i++){
                 dp[i][0]=1;
             }
             for (int i=0;i<n;i++){
                 dp[0][i]=1;
             }
             for (int i=1;i<m;i++){
                 for (int j=1;j<n;j++){
                     dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];
                 }
             }
        return dp[m-1][n-1];
### 力扣数独问题的解决方案 力扣平台上的数独问题是经典的约束满足问题之一,通常可以通过回溯法解决。以下是基于引用内容以及专业知识整理的一个完整的解决方案。 #### 1. 回溯法的核心思路 回溯法是一种试探性的算法,在解决问题的过程中逐步构建候选解,并在发现当前路径无法继续时返回到前一步重新尝试其他可能性。对于数独问题而言,核心在于逐个填充空格并验证其合法性[^1]。 #### 2. 合法性检查 为了确保填入的数字有效,需遵循以下规则: - 行内无重复; - 列内无重复; - 所属九宫格内无重复。 这些条件可以在每次放置新数字之前进行快速验证。 #### 3. 实现代码示例 下面是一个典型的 Python 实现方案: ```python class Solution: def solveSudoku(self, board) -> None: """ Do not return anything, modify board in-place instead. """ self.backtrack(board) def backtrack(self, board): for row in range(9): # 遍历每一行 for col in range(9): # 遍历每一列 if board[row][col] != '.': # 如果已经有数字,则跳过 continue for num in '123456789': if self.isValid(row, col, num, board): # 尝试放入数字num board[row][col] = num if self.backtrack(board): # 继续递归求解剩余部分 return True board[row][col] = '.' # 若后续失败则撤销本次修改 return False # 当前位置没有任何可用数字 return True def isValid(self, row, col, ch, board): box_row_start = (row // 3) * 3 box_col_start = (col // 3) * 3 # 检查行、列和所属九宫格是否有冲突 for i in range(9): if board[row][i] == ch or \ board[i][col] == ch or \ board[box_row_start + i//3][box_col_start + i%3] == ch: return False return True ``` 这段代码定义了一个 `Solution` 类,其中包含了主要逻辑函数 `solveSudoku` 和辅助函数 `backtrack` 及 `isValid`。它通过递归调用实现对整个棋盘的遍历与更新。 #### 4. 时间复杂度分析 尽管最坏情况下时间复杂度接近 \(O(9^{81})\),但由于剪枝的存在实际运行效率远低于理论上限。具体来说,每当找到非法状态就会立即停止该分支探索,从而大幅减少不必要的计算量。 #### 5. 进阶优化——位运算技巧 除了基本的回溯外还可以引入位运算加速判断过程。例如利用按位异或(`∧`)操作来动态维护哪些数值尚未被占用,这样能更高效地完成冲突检测工作[^3]。 --- ###
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