62. Unique Paths

本文介绍了一个经典的动态规划问题——计算机器人从网格左上角到右下角的不同路径数量。通过初始化边界条件并利用递推公式DP[i][j]=DP[i-1][j]+DP[i][j-1]来解决问题。

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 reach the bottom-right corner of the grid (marked 'Finish' in the diagram below).

How many possible unique paths are there?


Above is a 3 x 7 grid. How many possible unique paths are there?

Note: m and n will be at most 100.


DP解决,第一行所有格子只能来自它的左边,第一列所有格子只能来自它的上一个格子,这些格子的路径数均初始化为1。

递推方程 DP[i][j]=DP[i-1][j] + DP[i][j-1]

public static int uniquePaths(int m, int n)
	{
		int[][] dp=new int[m+1][n+1];
		for(int i=1;i<=m;i++)
			dp[i][1]=1;
		for(int j=1;j<=n;j++)
			dp[1][j]=1;
		for(int i=2;i<=m;i++)
			for(int j=2;j<=n;j++)
				dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];
		return dp[m][n];
	}



数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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