力扣1368. 使网格图至少有一条有效路径的最小代价(Dijkstra算法+广度优先)

给定一个m x n的网格,其中每个单元格都有一个方向指示,需要找到从左上角到右下角的有效路径,允许花费代价修改方向。目标是找到最小代价。可以使用Dijkstra算法配合优先级队列求解,本文介绍了算法思路和C++实现。

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题目:给你一个 m x n 的网格图 grid 。 grid 中每个格子都有一个数字,对应着从该格子出发下一步走的方向。 grid[i][j] 中的数字可能为以下几种情况:

1 ,下一步往右走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i][j + 1]
2 ,下一步往左走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i][j - 1]
3 ,下一步往下走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i + 1][j]
4 ,下一步往上走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i - 1][j]
注意网格图中可能会有无效数字 ,因为它们可能指向 grid 以外的区域。

一开始,你会从最左上角的格子 (0,0) 出发。我们定义一条 有效路径 为从格子 (0,0) 出发,每一步都顺着数字对应方向走,最终在最右下角的格子 (m - 1, n - 1) 结束的路径。有效路径不需要是最短路径 。

你可以花费 cost = 1 的代价修改一个格子中的数字,但每个格子中的数字只能修改一次 。

请你返回让网格图至少有一条有效路径的最小代价。

来源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/minimum-cost-to-make-at-least-one-valid-path-in-a-grid 

示例一:

<think>嗯,用户想要整合力扣热门算法题中的英语算法词汇。首先,我需要确定用户的需求是什么。可能用户正在准备面试或者刷题,需要熟悉常见的英语算法术语,方便阅读题目或者国际交流。 接下来,我得回忆一下力扣上常见的算法题类型,比如数组、链表、树、图这些数据结构相关的题目。然后每个数据结构下常用的算法,比如数组里的双指针、滑动窗口;树里的遍历方式,DFS、BFS等等。 另外,动态规划、贪心算法这些高频考点肯定不能少。还有一些特定的算法名称,比如Dijkstra算法、KMP算法,这些都是经常出现的英语词汇。 然后要考虑用户可能需要中英文对照,这样他们看到英文术语时能对应到中文概念。比如Binary Search对应二分查找,Backtracking对应回溯算法。 还要注意一些容易混淆的术语,比如“Topological Sort”是拓扑排序,“Sliding Window”是滑动窗口,这些需要准确对应。另外,排序算法里的Quick Sort、Merge Sort,查找算法里的BFS、DFS,都是必须包括的。 可能用户还需要了解一些特定的问题名称,比如Two Sum(两数之和)或者N-Queens(N皇后问题),这些题目在力扣上非常经典,英语名称也经常被提到。 需要确保覆盖全面,分门别类,比如数据结构算法分类、经典问题、技术概念等,这样用户查阅起来更方便。同时,每个类别下举出足够的例子,帮助用户记忆和理解。 最后,检查是否有遗漏的重要术语,比如最近比较热门的算法或者新加入力扣的题目相关词汇。确保信息准确,没有拼写错误,比如Dijkstra的正确拼写,以及各种算法名称的首字母大写。 总结一下,应该分成几个大类,每个类别下列出中英文对照,并简要说明应用场景或例子,这样用户能快速查找和复习。同时,提醒用户结合题目练习来巩固这些术语,这样效果会更好。</think>### 力扣热门算法题高频英语词汇整合(中英对照) --- #### **一、数据结构相关** | **英文术语** | **中文翻译** | **典型应用场景/示例** | |----------------------|--------------------|-------------------------------------| | Array | 数组 | Two Sum, Majority Element | | Linked List | 链表 | Reverse Linked List, Merge Two Lists | | Stack | 栈 | Valid Parentheses, Min Stack | | Queue | 队列 | BFS, Sliding Window Maximum | | Tree | 树 | Binary Tree Traversal, BST Validation | | Graph | 图 | Shortest Path, Topological Sorting | | Heap/Priority Queue | 堆/优先队列 | Merge k Sorted Lists, Top K Elements | | Hash Table | 哈希表 | Subarray Sum, Two Sum | | Trie | 字典树 | Word Search, Autocomplete System | --- #### **二、算法分类** | **英文术语** | **中文翻译** | **典型题目** | |---------------------------|----------------------|---------------------------------------| | Two Pointers | 双指针 | Container With Most Water, 3Sum | | Sliding Window | 滑动窗口 | Longest Substring Without Repeating Characters | | Binary Search | 二分查找 | Search in Rotated Sorted Array | | Depth-First Search (DFS) | 深度优先搜索 | Permutations, N-Queens | | Breadth-First Search (BFS)| 广度优先搜索 | Word Ladder, Level Order Traversal | | Dynamic Programming (DP) | 动态规划 | Climbing Stairs, Longest Common Subsequence | | Backtracking | 回溯算法 | Subsets, Sudoku Solver | | Greedy Algorithm | 贪心算法 | Jump Game, Task Scheduler | | Divide and Conquer | 分治法 | Merge Sort, Maximum Subarray | | Topological Sorting | 拓扑排序 | Course Schedule, Alien Dictionary | --- #### **三、经典问题名称** | **英文题目名** | **中文翻译** | **核心考点** | |-------------------------------|---------------------------|---------------------------------------| | Two Sum | 两数之和 | 哈希表、双指针 | | Merge Intervals | 合并区间 | 排序、区间操作 | | Trapping Rain Water | 接雨水 | 双指针、动态规划 | | Longest Palindromic Substring | 最长回文子串 | 中心扩展法、动态规划 | | N-Queens | N皇后问题 | 回溯算法 | | Word Break | 单词拆分 | 动态规划 | | Edit Distance | 编辑距离 | 动态规划 | | Knapsack Problem | 背包问题 | 动态规划 | | Dijkstra's Algorithm | 迪杰斯特拉算法 | 最短路径(带权图) | | Kruskal's Algorithm | 克鲁斯卡尔算法 | 最小生成树 | --- #### **四、技术概念与函数** | **英文术语** | **中文翻译** | **说明** | |---------------------------|----------------------|---------------------------------------| | Time Complexity | 时间复杂度 | $O(n), O(n \log n)$ | | Space Complexity | 空间复杂度 | $O(1), O(n)$ | | Recursion | 递归 | 函数调用自身 | | Memoization | 记忆化 | 缓存中间结果(如DP) | | Edge Case | 边界条件 | 输入为0、空、极值等场景 | | In-place Algorithm | 原地算法 | 不占用额外空间(如数组翻转) | --- #### **五、常见操作** | **英文术语** | **中文翻译** | **示例** | |---------------------------|----------------------|---------------------------------------| | Swap | 交换元素 | Swap two nodes in a linked list | | Reverse | 反转 | Reverse a string or linked list | | Merge | 合并 | Merge two sorted arrays | | Rotate | 旋转 | Rotate an array by k steps | | Traversal | 遍历 | In-order traversal of a binary tree | --- #### **六、高频技巧** - **Sentinel Node**(哑节点):用于简化链表操作(如删除头节点)。 - **Fast & Slow Pointers**(快慢指针):检测链表环、找中点。 - **Prefix Sum**(前缀和):快速计算子数组和(如Subarray Sum Equals K)。 - **Bit Manipulation**(位运算):异或、掩码操作(如Single Number)。 --- #### **七、学习建议** 1. **结合题目理解术语**:通过具体题目(如Two Sum)反推算法词汇。 2. **分类记忆**:按数据结构算法类型整理词汇表。 3. **对比相似概念**:如BFS vs DFS,DP vs Greedy。 4. **刷题时标注术语**:在代码注释或笔记中标记对应英文词汇。 如果需要进一步细化某个分类的词汇或示例,可以告诉我!
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