LeetCode 63. 不同路径 II

本文探讨了在一个含有障碍物的mxn网格中,从左上角到右下角的不同路径数量问题。机器人只能向下或向右移动,并需避开障碍物。通过动态规划的方法,详细介绍了如何计算可行路径的数量。

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”)。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。说明:m 和 n 的值均不超过 100。

示例 1:

输入:
[ [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

class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {      
        int m = obstacleGrid.size();
        int n = obstacleGrid[0].size();
        vector<vector<int>> path = vector<vector<int>>(m+1, vector<int>(n+1, 0));
        if (obstacleGrid[0][0] == 0)
            path[1][1] = 1;
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (obstacleGrid[i-1][j-1] == 0) {
                    path[i][j] += path[i-1][j];
                    path[i][j] += path[i][j-1];
                }
            }
        }
        return path[m][n];
    }
};
<think>嗯,用户让我解释一下之前提供的Vector类代码的“what, why, how”。首先,我需要回忆一下这个代码的结构和功能。用户之前已经问过关于不同长度向量如何处理的问题,现在他们可能希望更深入地理解这个类的设计思路、目的和实现方法。 首先,确定“what”部分。这个Vector类是用来做什么的?看起来是创建一个向量对象,支持加法、点积等操作,并且能处理不同长度的向量。需要明确说明这个类的用途和主要功能。 然后是“why”,为什么需要这样的设计?可能用户想知道为什么要处理不同长度的向量,或者为什么选择补零而不是其他方法。需要解释补零在数学上的合理性,比如保持线性代数中的维度对齐,或者在实际应用中的场景,比如数据填充。 接下来是“how”,即如何实现这些功能。需要详细说明`_align_dimension`方法的作用,如何在加法和点积中使用它,以及各个魔法方法如`__add__`和`dot_product`的具体步骤。同时,可能需要提到异常处理,比如检查输入是否为Vector实例。 还要注意用户可能的隐藏需求。他们可能是在学习面向对象编程或者线性代数的基础,所以需要将解释与编程概念和数学原理结合起来。例如,补零在数学上相当于将向量扩展至高维空间,保持内积和加法的正确性。 此外,测试用例部分也需要提到,说明这些案例如何验证代码的正确性,尤其是不同长度和空向量的情况。用户可能关心代码的健壮性和边界条件处理。 要确保回答结构清晰,分点解释whatwhyhow,每个部分都简明扼要。可能还需要关联之前的回答,比如补零的方法已经在之前解释过,这里需要重申但不过于重复。同时,语言要尽量简单,避免过于技术性的术语,但又要准确无误。 最后,检查是否有遗漏的核心点,比如类的初始化、异常处理(如ValueError)、魔法方法的使用(__len__, __str__)等,这些都是类设计的重要组成部分,应该涵盖在解释中。</think>### 用 **What-Why-How** 框架解析这段代码: --- #### **What(代码是什么?)** 这是一个自定义的 `Vector` 类,实现了以下功能: - **数学向量**的抽象表示(例如 $[1, 2]$) - **加法运算**:支持不同长度的向量相加(短向量末尾补零对齐) - **点积运算**:同样支持不同长度的向量 - **维度对齐机制**:通过补零扩展短向量维度 - **异常处理**:确保操作对象类型合法 --- #### **Why(为什么需要这样设计?)** 1. **现实需求** - 实际应用中常遇到不同长度向量的运算(例如信号处理、缺失数据填充) - 数学上,补零操作可以看作将向量扩展至更高维度空间 2. **数学合理性** - 补零操作保持线性代数运算的维度对齐原则 (例如:$[1,2]$ 可视为 $[1,2,0,0]$ 的四维向量) - 点积运算要求维度一致,补零后公式仍有效: $$ \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = \sum_{i=1}^n a_i b_i $$ 3. **编程友好性** - 允许用户直观操作向量,无需手动对齐维度 - 通过面向对象封装,隐藏内部实现细节 --- #### **How(如何实现?)** 1. **核心机制:维度对齐 (`_align_dimension`)** ```python def _align_dimension(self, other): max_len = max(len(self), len(other)) padded_self = self.data + [0] * (max_len - len(self)) # 短向量补零 padded_other = other.data + [0] * (max_len - len(other)) return padded_self, padded_other ``` - **输入**:两个向量 - **处理**:将较短向量末尾补零至与较长向量相同长度 - **输出**:对齐后的两个列表(例如 $[1,2] → [1,2,0,0]$) 2. **加法运算 (`__add__`)** ```python def __add__(self, other): padded_self, padded_other = self._align_dimension(other) result_data = [x + y for x, y in zip(padded_self, padded_other)] return Vector(result_data) ``` - 对齐维度后,逐元素相加 - 示例:$[1,2] + [1,2,3,4] → [2,4,3,4]$ 3. **点积运算 (`dot_product`)** ```python def dot_product(self, other): padded_self, padded_other = self._align_dimension(other) product_sum = sum(x * y for x, y in zip(padded_self, padded_other)) return product_sum ``` - 对齐维度后,逐元素相乘并求和 - 示例:$[1,2] \cdot [1,2,3,4] = (1×1) + (2×2) + (0×3) + (0×4) = 5$ 4. **边界处理** - 空向量自动补零(例如 `Vector([]) + Vector([5,5]) → [5,5]`) - 类型检查确保操作对象合法(`isinstance(other, Vector)`) --- ### **总结** 这段代码通过 **维度对齐补零** 的核心策略,在保证数学合理性的前提下,实现了不同长度向量的灵活运算,同时通过面向对象设计提升了代码的可维护性和易用性。
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