64. Minimum Path Sum

本文介绍了一个经典的算法问题:在一个二维网格中找到从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和最小。文章详细解释了动态规划的解决方案,并提供了一段实现该算法的C++代码。

Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right which minimizes the sum of all numbers along its path.

Note: You can only move either down or right at any point in time.

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此题题意是,给一个grid的二维数组,大小为m x n,做一张二维数组图,其中每一个数字对应一个格子。我们从左上角走到右下角,每次只能往下或者往右走。选择一条路线,使得该路线上数字之和最小。

显然,每走一步,我们只有两个选择,往右或者往下。

对于每一个格子,我们都有最佳的选择。令f(i,j)为在格子(i,j)上的最佳路径数字和,令左上角格子为f(1,1)。

f(i, j) = min(f(i-1, j), f(i, j-1)) + grid(i-1, j-1)

在格子f(i, j)上的数字是grid(i-1, j-1)。由于f(i,j)要么是从f(i-1, j)往下走,要么是从f(i,j-1)往右走得到,所以只需要选择这两个位置中结果最小的那一个,加上格子(i,j)上的数字即可得到该格子上路线最小和。

代码如下:

int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
    if (grid.empty()) return 0;
    int m = grid.size();
    int n = grid[0].size();
    vector<vector<int>> f(m+1, vector<int>(n+1, 0));            //二维数组

    for (int i = 1; i <= n; i++) f[1][i] = f[1][i-1] + grid[0][i-1];    //由于第一行(不能通过向下走到达)和第一列(不能通过向右走到达)
    for (int i = 1; i <= m; i++) f[i][1] = f[i-1][1] + grid[i-1][0];   //所以另外处理

    for (int i = 2; i <= m; i++)
        for (int j = 2; j <= n; j++)
        f[i][j] = min(f[i-1][j], f[i][j-1]) + grid[i-1][j-1];
    return f[m][n];
}


【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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