leetcode-64-最小路径和

本文介绍了一个经典的动态规划问题,即在给定的mxn网格中寻找从左上角到右下角路径上的数字总和最小的路径。文章详细阐述了解题思路,包括动态规划的初始化和核心算法,并提供了完整的代码实现。

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1.题目描述

给定一个包含非负整数的 m x n 网格,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:每次只能向下或者向右移动一步。

示例:

输入:
[
[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。

2.解题思路

如果数组只有一个数,则路径最小即为该值,dp[0][0] = 0;

(1)动态规划初始化

1)只有一行,则路径总和最小为 dp[0][i] = dp[0][i-1] + grid[0][i];

2)只有一列,则路径总和最小为 dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0];

(2) 动态规划核心算法

每个元素考虑移动到右边或者下面,因此获得最小路径和我们有如下递推公式:

dp[i][j] = grid[i][j] + min( dp[i-1][j] , dp[i][j-1]);

3.代码

class Solution {
    public int minPathSum(int[][] grid) {
        int row = grid.length;
        int col = grid[0].length;
        int dp[][] = new int[row][col];
        dp[0][0] = grid[0][0];
        //行初始化
        for(int i = 1;i<col;i++){
            dp[0][i] = dp[0][i-1] + grid[0][i];
        }
        //列初始化
        for(int i = 1;i<row;i++){
            dp[i][0] = dp[i-1][0]+grid[i][0];
        }
        //动态规划核心
        for(int i = 1;i<row;i++){
            for(int j = 1;j<col;j++){
                dp[i][j] = grid[i][j]+(dp[i-1][j]<dp[i][j-1]?dp[i-1][j]:dp[i][j-1]); 
            }
        }
        return dp[row-1][col-1];
    }
}

4.提交记录

leetcode提交结果
];
}
}

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