LeetCode Minimum Path Sum(动态规划)

最新推荐文章于 2024-10-10 04:34:22 发布

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本文详细解释了如何使用动态规划解决最小路径和问题，并提供了代码实现。通过实例演示了从左上角到右下角的路径中数值之和的最小化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right which minimizes the sum of all numbers along its path.

Note: You can only move either down or right at any point in time.

题意：给出一个非负矩阵，求从左上角到右下角的路径和的最小值

思路：用dp(i,j)表示从(0,0)到(i,j)的路径的最小和，因为移动路径只能是向下和向右，状态转移方程为

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

代码如下：

class Solution {
    public int minPathSum(int[][] grid)
    {
        int row = grid.length;
        int col = row == 0 ? 0 : grid[0].length;

        int[][] temp = new int[row][col];

        for (int i = 0; i < row; i++)
        {
            Arrays.fill(temp[i], Integer.MAX_VALUE);
        }

        temp[0][0] = grid[0][0];

        for (int i = 0; i < row; i++)
        {
            for (int j = 0; j < col; j++)
            {
                if (i == 0 && j == 0) continue;

                if (i > 0)
                {
                    temp[i][j] = Math.min(temp[i][j], temp[i - 1][j] + grid[i][j]);
                }

                if (j > 0)
                {
                    temp[i][j] = Math.min(temp[i][j], temp[i][j - 1] + grid[i][j]);
                }
            }
        }

        return temp[row - 1][col - 1];
    }
}