LeetCode 0062 -- 不同路径

本文探讨了一个机器人在mxn网格中从左上角到右下角的不同路径计算问题,提供了两种解决方案,一种使用二维动态规划,另一种优化为一维动态规划,减少了空间复杂度。

不同路径

题目描述

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?

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Fp5CcFTK-1573644941459)(assets/robot_maze.png)]

例如,上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径?

**说明:**mn 的值均不超过 100。

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。
1. 向右 -> 向右 -> 向下
2. 向右 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向右

示例 2:

输入: m = 7, n = 3
输出: 28

解题思路

个人AC

class Solution {
    public int uniquePaths(int m, int n) {
        int[][] dp = new int[m][n]; // 到达第i行第j列可能的路径
        dp[0][0] = 1;
        // 因为只能向左走(不能向右,即回退),所以第一行都为1
        for (int j = 1; j < n; j++) {
            dp[0][j] = 1;
        }
        // 因为只能向下走(不能向上,即回退),所以第一列都为1
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            dp[i][0] = 1;
        }

        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                // 到达第i行第j列可能的路径为从上方往下的路径 + 从左方往右的路径
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
}

时间复杂度: O ( m ∗ n ) O(m*n) O(mn)

空间复杂度: O ( m ∗ n ) O(m*n) O(mn)

class Solution {
    public int uniquePaths(int m, int n) {
        int[] cur = new int[n]; // 存储当前行的值
        Arrays.fill(cur, 1);
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                // cur[j-1]为左方的值
                // cur[j]为上方的值
                // cur[j] = cur[j] + cur[j - 1]为当前值
                cur[j] += cur[j - 1];
            }
        }
        return cur[n - 1];
    }
}

时间复杂度: O ( m ∗ n ) O(m*n) O(mn)

空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

最优解

同上。

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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