https://leetcode-cn.com/problems/minimum-path-sum/

经典二维dp,但是注意二维dp数组要注意边界问题,即在边上的位置和其它位置处理方法可能不一样,递推公式不一样。
class Solution {
public:
int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
// 二维dp,状态函数的含义是到某个位置上的数字总和最少为多少
if(grid.size() == 0) return 0;
int row = grid.size(), col = grid[0].size();
// 开一个二维数组
vector<vector<int>> dp(row, vector<int>(col));
// 初始值
dp[0][0] = grid[0][0];
// 给dp数组第一行赋值
for(int i = 1; i < col; ++i){
dp[0][i] = dp[0][i - 1] + grid[0][i];
}
// 给dp数组第一列赋值
for(int i = 1; i < row; ++i){
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0];
}
// 给dp数组其它未赋值区域赋值
for(int i = 1; i < row; ++i){
for(int j = 1; j < col; ++j){
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j];
}
}
return dp[row - 1][col - 1];
}
};
本文介绍了一种解决LeetCode上最小路径和问题的经典二维动态规划方法。首先初始化dp数组的第一行和第一列,然后利用递推公式计算剩余元素。最终dp数组右下角的值即为从起点到终点的最小路径和。
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