62. Unique Path Leetcode Python

机器学习启程地图:从业务问题翻译到可交付模型 机器学习不是从算法原理开始,而是从理解业务语义、将模糊需求转化为可计算问题起步。其核心原理在于建立‘业务-数据-模型’的映射闭环,技术价值体现在快速验证、低门槛交付与持续反馈迭代。典型应用场景包括报销单自动分类、客户流失预警、销售趋势分析等高频办公任务。真正卡点往往不在数学推导,而在数据清洗中的业务规则建模和指标定义能力——这正是LinkedIn调研中74%转行者遭遇的‘隐性门槛’。本文基于15,427份真实从业者投票数据,聚焦pandas自动化、seaborn业务图表、scikit-learn Pipel 阅读详情
A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked 'Start' in the diagram below).


The robot can only move either down or right at any point in time. The robot is trying to reach the bottom-right corner of the grid (marked 'Finish' in the diagram below).


How many possible unique paths are there?




Above is a 3 x 7 grid. How many possible unique paths are there?

这题有两种解法

1.直接的数学表达式  choose m-1 from m+n-2

class Solution:
    # @return an integer
    def fac(self,n):
        if n==1 or n==0:
            return 1
        return n*self.fac(n-1)
    def uniquePaths(self, m, n):
        if m==1 or n==1:
            return 1
        val1=self.fac(m+n-2)
        val2=self.fac(m-1)
        val3=self.fac(n-1)
        result=val1/(val2*val3)
        return result
     


2.动态规划,每一步都是相邻最近的格子的和。 

代码如下

class Solution:
    # @return an integer
    def uniquePaths(self, m, n):
        dp=[[0 for index in range(n)] for index in range(m)]
        for row in range(m):
            dp[row][0]=1
        for col in range(n):
            dp[0][col]=1
        for row in range(1,m):
            for col in range(1,n):
                dp[row][col]=dp[row-1][col]+dp[row][col-1]
        return dp[m-1][n-1]
        


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