120. 三角形最小路径和

LeetCode 三角形最小路径和
本文介绍了一个LeetCode上的经典动态规划问题——寻找给定三角形自顶向下的最小路径和。通过详细的解题过程,展示了如何利用动态规划算法解决此类问题,并提供了高效的O(n)空间复杂度解决方案。

给定一个三角形,找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。

例如,给定三角形:

[
     [2],
    [3,4],
   [6,5,7],
  [4,1,8,3]
]
自顶向下的最小路径和为 11(即,2 + 3 + 5 + 1 = 11)。

说明:

如果你可以只使用 O(n) 的额外空间(n 为三角形的总行数)来解决这个问题,那么你的算法会很加分。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/triangle
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

解法一:

class Solution {
public:
    int minimumTotal(vector<vector<int>>& triangle) 
    {
        int m = triangle.size(), n = triangle[m-1].size();
        int dp[m][n];
        for(int i = 0; i < n; ++i)
            dp[m-1][i] = triangle[m-1][i];
        for(int i = m -2; i >= 0; --i)
        {
            for(int j = 0; j < triangle[i].size(); ++j)
            {
                if(dp[i+1][j] <  dp[i+1][j+1])
                    dp[i][j] = dp[i+1][j] + triangle[i][j];
                else
                    dp[i][j] = dp[i+1][j+1] + triangle[i][j];
            }
        }
        return dp[0][0];      
    }
};

 

解决三角形最小路径问题可以采用动态规划的方法,因为贪婪法在该问题中容易陷入局部最小值,无法得到全局最优解,例如对于某些矩阵,贪婪法得到的路径并非最小,而动态规划可以避免这一问题[^3]。 ### 动态规划思路 由于每一步只能移动到下一行「相邻的节点」上,因此要想走到位置 $(i,j)$,上一步就只能在位置 $(i - 1,j - 1)$ 或者位置 $(i - 1,j)$。在这两个位置中选择一个路径较小的来进行转移,状态转移方程为:$dp[i][j] = triangle[i][j] + \min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j])$。 ### 代码实现 #### Python代码 ```python def minimumTotal(triangle): n = len(triangle) # 初始化dp数组 dp = [[0] * n for _ in range(n)] dp[0][0] = triangle[0][0] # 填充dp数组 for i in range(1, n): dp[i][0] = dp[i - 1][0] + triangle[i][0] for j in range(1, i): dp[i][j] = triangle[i][j] + min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j]) dp[i][i] = dp[i - 1][i - 1] + triangle[i][i] # 返回最后一行的最小值 return min(dp[n - 1]) triangle = [[2], [3, 4], [6, 5, 7], [4, 1, 8, 3]] print(minimumTotal(triangle)) ``` #### C++代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int minimumTotal(vector<vector<int>>& triangle) { int n = triangle.size(); vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, 0)); dp[0][0] = triangle[0][0]; for (int i = 1; i < n; ++i) { dp[i][0] = dp[i - 1][0] + triangle[i][0]; for (int j = 1; j < i; ++j) { dp[i][j] = triangle[i][j] + min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j]); } dp[i][i] = dp[i - 1][i - 1] + triangle[i][i]; } return *min_element(dp[n - 1].begin(), dp[n - 1].end()); } int main() { vector<vector<int>> triangle = {{2}, {3, 4}, {6, 5, 7}, {4, 1, 8, 3}}; cout << minimumTotal(triangle) << endl; return 0; } ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n^2)$,其中 $n$ 是三角形的行数。需要遍历三角形的每一个元素。 - **空间复杂度**:$O(n^2)$,主要用于存储动态规划数组。可以优化到 $O(n)$ 甚至 $O(1)$ 的空间复杂度。
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