Unique Paths

最新推荐文章于 2022-12-17 10:35:17 发布
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A robot is located at the top-left corner of a m × 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).
这里写图片描述
How many possible unique paths are there?

leetcode 62. Unique Paths（python）
王大呀呀的博客
07-26 407
另外可以将动态规划的 dp 压缩成一维的列表进行解题，原理和上面大同小异， df[j] = df[j]+df[j-1] 就是相当于上面解法的 dp[i][j] = dp[i][j-1] + dp[i-1][j] ，能节省不少的内存。根据题意，就是给出了一个 m x n 大小的方格矩阵，左上角是起始位置，右下角是结束位置，问从开始位置走到结束位置过程中，只能向下和向右走，一共有多少种不同的路径。原题链接：https://leetcode.com/problems/unique-paths/
leetcode 63. Unique Paths II（python）
王大呀呀的博客
07-25 684
有经验的同学都知道这种一般都是动态规划来求解，但是 m 和 n 小的时候用回溯的思想也能找到可能路径，通过写递归函数来进行求解，本题的 m 和 n 比较大，从运行结果来看也是超时，但是不妨碍我们试着用这种方式解体。根据题意，就是给出了一个 m x n 的地盘，你在左上角只能向右、向下两种方式走路，最后走到右下角，碰到障碍物则无法前进，求有多少种不同的路径。原题链接：https://leetcode.com/problems/unique-paths-ii/您的支持是我最大的动力。
Unique Paths 求在矩阵里从左上走到右下的总方法数@LeetCode
11-08 2496
package Level2; /** * Unique Paths * * 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
LeetCode中的01矩阵问题
dao_lian的博客
11-09 3295
LeetCode中的01matrix算法，我本来的的思路是将res矩阵中原矩阵为0的位置都填充为0，并且将该位置（x，y坐标，以长度为2的数组形式）保存到一个ArrayList中，然后遍历原矩阵中为1的位置，次过程中还需逃第三层循环遍历ArrayList，找到离该“1”位置最近的“0”位置（两个位置的x上的距离加y上的距离）。这种方法按理是可行的，而且思路很简单，毕竟我是算法小白。问题是三层循环...
leetcode：0-1 矩阵问题
liulingwuling的博客
03-20 1940
//DFS (Time Limited) class Solution { public: int dfs(vector<vector<int>> &matrix,int i,int j,int R,int C,bool** visited){ int res=R+C; if (0==matrix[i][j]) return 0; visited[
poj1942
◆◇丶生如夏花。谁来订阅我的悲伤
07-11 1062
Paths on a Grid Description Imagine you are attending your math lesson at school. Once again, you are bored because your teacher tells things that you already mastered years ago (this time he's
有障碍物的矩阵格路径的个数 Unique Paths II
LUCKYOJ
03-20 3150
在《矩形格路径的个数 Unique Paths》中，介绍了求解矩阵格路径个数的两种方法，这种属于没有阻碍的路径个数。本文要处理的问题是，如果人为的在矩阵的某些格子中布置障碍物，意味着不能通过该格子。那么格路径的个数如何求解。 思路：该问题仍然具有子问题。还是可以采用动态规划方法。 设置状态量H[][]，H[i][j]表示从A[0][0]格子到A[i][j]格子的路径个数。 递推关系：
LeetCode Unique Paths
靖空间
12-16 7930
这里Note：的含义是如果数值过大会溢出的。 这道题对我来说是很新颖的了，因为我之前没见过。但是其实解法却是非常老套的，我一开始居然没想到，所以总结了一下： 方法论总结： 遇上新颖没见过的题目： 1） 查看其特征； 2） 搜索大脑有什么熟悉的题目，可以套的，或者相似的可以退到出来的； 3） 罗列出来这些题目：全排列， 水槽，TwoSum，等等； 4） 搜索大脑里面有什么熟悉的算法； 5） 罗列出来：动态规划法，递归，回溯，二叉树遍历，贪心法，递归树，分治法，观察特征计算法，等等，肯定有可以套的算法的！
unique paths ii java_LeetCode #63 Unique Paths II 不同路径 II
weixin_32280985的博客
02-24 184
Description: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 re...
leetcode(24):Unique Paths（不同路径）
刘炫320的博客
04-14 456
这周我们重温一下经典的格子世界。 1. Unique Paths（不同路径 62） 1.1问题描述 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 ...
unique paths ii java_LeetCode 63. Unique Paths II Java
weixin_42664597的博客
02-24 154
题目：Follow up for "Unique Paths":Now consider if some obstacles are added to the grids. How many unique paths would there be?An obstacle and empty space is marked as1and0respectively in the grid.Fo...
62.Unique Paths(不同路径) 文字加详细图解- LeetCode
lsely的博客
12-17 382
前面我们推导出了本题的状态转移方程，由于任意一个网格dp(i,j)的状态是由上方网格dp(i-1,j)与左方网格dp(i,j-1)推导而来，所以我们需要将dp(0,j)与dp(i,0)这两列网格进行状态初始化。，机器人可由dp(i-1,j)或dp(i,j-1)移动到dp(i,j)，那么走到dp(i,j)的走法便是两条不同路径dp(i-1,j)或dp(i,j-1)走法的和了。，在这里我再强调一下，dp(i-1,j)或dp(i,j-1)的含义并不是需要走多少步，而是。
算法-Unique Paths-不同路径
CodeDabaicai的博客
12-09 198
算法-Unique Paths 不同路径 1、题目描述 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。 问总共有多少条不同的路径？ 2、题目分析 经典的动态规划模板题，简单难度 dp[i] [j]表示从(0,0)位置走到(i,j)位置的路径数量 初始状态是第一列和第一行，因为机器人只会向下和向右走，所以只有一种情况 动态规划方程 dp[i] [j] =
动态规划入门详解+例题P1049装箱问题/62. Unique Paths
m0_51344172的博客
01-31 760
动态规划入门详解+例题P1049装箱问题/62. Unique Paths 小蒟蒻自己的学习记录，呜呜呜 算法思想 动态规划是一种分治思想，但与分支算法不同的是，动态规划也是把原问题分解为若干子问题，然后自底向上，求解最小的子问题，叭结果存储在表格中，再求解大的子问题时，直接从表格中查询小的子问题的解，避免重复计算，从而提高算法效率。 题目特点/算法要素 计数 有多少种方法走到右下角 有多少种方法选出k个数使得和是Sum 求最大最小值 从左上角走到右下角路径的最大数字和 最长上升子序列长度 求存
基于STM32F103的步进电机S型加减速控制算法详解及应用
07-26
内容概要：本文深入探讨了STM32F103芯片用于步进电机S型加减速控制的具体实现方法。首先介绍了定时器TIM3的初始化配置，这是实现精确脉冲控制的基础。接着详细解析了S型曲线生成函数，该函数将加速段分为两个部分进行处理，分别采用二次函数和线性加二次项组合来模拟S型曲线的不同阶段。文中还展示了中断服务函数中的状态机设计，通过改变定时器的自动重装载寄存器（ARR）值实现了不同运行阶段的速度调节。此外，文章提到了一些调参技巧，如合理设置最大加速度、选择合适的总步数等，并讨论了硬件PWM的应用及其局限性。最后，简述了一个简单的运动规划器，它能够确保多段连续运动之间的平滑过渡。 适合人群：对嵌入式系统有一定了解并希望深入了解步进电机控制机制的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精细控制步进电机启动停止过程的应用场合，如数控机床(CNC)、3D打印机等领域。目的是减少机械冲击，提高设备使用寿命和加工精度。 其他说明：文中提供的完整工程代码可以帮助读者更好地理解和实践相关理论知识。同时提醒读者关注某些关键参数的选择，以确保最佳性能表现。
材料加工领域ANSYS Workbench瞬态热分析激光熔覆案例：热源加载与APDL代码应用
07-26
内容概要：本文介绍了如何使用ANSYS Workbench进行瞬态热分析，特别是针对激光熔覆的应用。主要内容包括热源加载方法及其APDL代码实现，以及如何输出节点坐标和温度值。文中详细讲解了从几何建模到热源定义，再到最终结果输出的具体步骤和技术细节。通过这些步骤，可以有效地模拟激光熔覆过程中的温度变化，为工艺优化提供了重要的参考。 适合人群：对材料加工领域的激光熔覆技术和有限元分析感兴趣的工程技术人员、研究人员及高校师生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解激光熔覆过程中温度场变化的研究项目，旨在提高对激光熔覆工艺的理解并优化相关工艺参数。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还附带了具体的APDL代码示例，方便读者直接应用于实际工作中。此外，鼓励读者在实践中不断探索和完善，以适应不同的应用场景。
STM32项目集锦：锅炉控制器AD采集与通信实践、无刷电调设计创新、测量板多功能应用 实用版
最新发布
07-26
三个基于STM32的项目——锅炉控制器、无刷电调和测量板的设计与实现。每个项目均提供了完整的原理图、PCB布局和源代码。锅炉控制器项目涵盖了热电偶AD采集、Modbus通信、IIC和SPI接口的应用；无刷电调项目重点在于电机的精确速度和位置控制，利用PWM功能并通过IIC/SPI接口实现智能控制；测量板项目则实现了电压和温度采样、OLED显示及温度超限报警功能。这些项目不仅展示了STM32的强大功能和灵活性，也为学习者提供了宝贵的学习资源。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、电子爱好者及高校相关专业学生。 使用场景及目标：① 学习STM32在工业控制、电机驱动和环境监测中的具体应用；② 掌握从硬件设计到软件编程的全流程开发技能；③ 提升对复杂系统架构的理解和优化能力。 其他说明：文中提供的详尽资料有助于读者快速上手STM32开发，理解其内部工作机制，并应用于实际工程项目中。
电力电子技术：逆变技术Matlab模型图（电压型单相半桥全桥逆变电路与电流型三相逆变电路） 高级版
07-26
利用Matlab进行电力电子技术中不同类型的逆变电路建模及其波形分析的方法。具体涵盖了电压型单相半桥逆变电路、电压型单相全桥逆变电路以及电流型三相逆变电路的建模过程。对于每种电路，文中不仅提供了具体的Matlab/Simulink代码片段，还深入探讨了关键参数的选择依据，如死区时间、调制指数、移相角度、LC滤波器参数等，并强调了这些参数对最终波形质量的影响。此外，作者分享了一些实际操作中的经验技巧，比如如何避免波形畸变、优化动态响应特性、确保电流波形的正弦性和相位关系等。 适合人群：从事电力电子技术研发的专业人士，尤其是那些希望深入了解逆变技术并掌握Matlab仿真的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①为研究人员提供一套完整的逆变电路仿真解决方案；②帮助工程师快速搭建实验环境，验证理论假设；③降低实际硬件测试的风险和成本。 阅读建议：读者可以跟随文中的步骤逐步尝试构建自己的逆变电路模型，在实践中体会各个参数的作用机制，并对比不同配置下的性能差异。同时，借助提供的FFT分析工具，能够更加直观地评估信号的质量。
Unique Paths（不同路径）
05-30
Unique Paths（不同路径）是一个经典的动态规划问题，其问题描述如下： 一个机器人位于一个 m x n 的网格左上角（起点）。 机器人每次只能向下或向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（终点）。 问总共有多少条不同的路径？ 解决这个问题的方法是使用动态规划，具体步骤如下： 1. 定义状态：定义状态 $dp[i][j]$ 表示从起点到达网格 $(i,j)$ 的不同路径数。 2. 初始化状态：对于第一行和第一列，因为机器人只能向下或向右移动，所以到达这些网格的路径数都是 $1$。 3. 状态转移：对于网格 $(i,j)$，可以从上方网格 $(i-1,j)$ 或左方网格 $(i,j-1)$ 到达。因此，到达网格 $(i,j)$ 的不同路径数等于到达上方网格和左方网格的路径数之和，即 $dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]$。 4. 最终结果：最终结果即为到达终点网格 $(m,n)$ 的不同路径数，即 $dp[m][n]$。 下面是C++代码实现： ```c++ int uniquePaths(int m, int n) { vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 1)); // 初始化为1，因为第一行和第一列的路径数都为1 for (int i = 1; i < m; i++) { for (int j = 1; j < n; j++) { dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]; // 状态转移 } } return dp[m-1][n-1]; // 最终结果 } ``` 时间复杂度为 $O(mn)$，空间复杂度为 $O(mn)$。
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