【动态规划-中等】剑指 Offer II 099. 最小路径之和

OJ题目9--最小路径、最小消耗的动态规划问题 一般来讲,涉及到最小路径的问题,目标都会有一个固定的行走模式,也就是说对于行走范围内的某一点而言,到达该点的各种可能性是确定了的(被确定了的行走模式所约束)。那么走到一点的最小消耗,就等于所有差一步就能到达该点的点中的最小消耗再加上该点本身的消耗。动态规划则实时的记录已经求出来的各个点的消耗的最小值,并将这些值作为后面计算的基础。 1,​​​​​​剑指 Offer II 100. 三角形中最小路径之和 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)​​​​​ 一个三角形矩阵,每一位上的 阅读详情

【题目】
给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。

说明:一个机器人每次只能向下或者向右移动一步。

示例 1:

输入:grid = [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]
输出:7
解释:因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。

示例 2:

输入:grid = [[1,2,3],[4,5,6]]
输出:12

提示:

m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 200
0 <= grid[i][j] <= 100

注意:本题与主站 64 题相同
【代码】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def minPathSum(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        for i in range(1,len(grid[0])):
            grid[0][i]+=grid[0][i-1]
        for i in range(1,len(grid)):
            grid[i][0]+=grid[i-1][0]
        for i in range(1,len(grid)):
            for j in range(1,len(grid[0])):
                grid[i][j]+=min(grid[i][j-1],grid[i-1][j])
        
        return grid[-1][-1]
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