Week 13 Unique Paths

本文探讨了一个经典的动态规划问题——寻找网格中从左上角到右下角的不同路径数量。通过分析机器人仅能向下或向右移动的条件,我们建立了状态方程,并提供了详细的算法实现,包括初始化边界条件和迭代计算过程。

62.Unique Paths

问题概述

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 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?
在这里插入图片描述

Note: m and n will be at most 100.

Example 1:
Input: m = 3, n = 2
Output: 3
Explanation:
From the top-left corner, there are a total of 3 ways to reach the bottom-right corner:
1. Right -> Right -> Down
2. Right -> Down -> Right
3. Down -> Right -> Right
Example 2
Input: m = 7, n = 3
Output: 28

分析

这是一道基本动态规划问题。
机器人只能向下或向右移动,当它位于一个坐标点时,有两种可能:

1.It arrives at that point from above (moving down to that point);
2.It arrives at that point from left (moving right to that point).

假设到达一个点(i,j)的路径数用P[i][j]表示,
因而可以建立状态方程:
P[i][j]=P[i-1][j]+P[i][j-1]
P[0][j] = 1, P[i][0] = 1(初态)

代码

/c++/
class Solution {
    int uniquePaths(int m, int n) {
        vector<vector<int> > path(m, vector<int> (n, 1));
        for (int i = 1; i < m; i++)
            for (int j = 1; j < n; j++)
                path[i][j] = path[i - 1][j] + path[i][j - 1];
        return path[m - 1][n - 1];
    }
};
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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