leetcode-120-三角形最小路径和(动态规划)

本文详细解析了如何在给定的三角形结构中找到自顶向下的最小路径和,通过动态规划方法,仅使用O(n)的额外空间,实现高效算法。文章提供了具体的代码示例和详细的步骤解释。

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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,3 + 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。

解题:首先将dp初始化为最后一行的值,然后从倒数第二行开始,以dp[i]表示由第i+1层到第i层的第i个元素的最小路径和,以j表示列数,容易得到状态转移方程: dp[j]=min(dp[j],dp[j+1])+triangle[i][j]

以题给例子为例,dp的变化过程如下:

[4,1,8,3]→[7,6,10,3]→[9,10,10,3]→[11,10,10,3]

计算过程很简单,dp[i]=当前元素值+下方与它相邻的两个值中的较小者的值,比如7=min(4,1)+6;6=min(1,8)+5;最后的dp[0]就是路径和的最小值。

 

class Solution {
public:
    int minimumTotal(vector<vector<int>>& triangle) {
        int rows=triangle.size();
        //先将dp初始化为最后一行的元素
        vector<int> dp(triangle.back());
        for(int i=rows-2;i>=0;--i)//i代表行数,j代表列数 
            for(int j=0;j<triangle[i].size();++j)
                dp[j]=min(dp[j],dp[j+1])+triangle[i][j];//状态转移方程
        return dp[0];
    }
};

 

 

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