[LeetCode] Minimum Path Sum

最小路径和:动态规划解决多维数组最短路径问题
本文介绍了一种使用动态规划方法解决多维数组中从左上角到右下角最小路径和的问题。通过构建状态转移矩阵并利用递推公式,实现了高效求解路径和的过程。

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.

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int> > &grid) {
        int m = grid.size() - 1,n = grid[0].size() - 1;
        vector<vector<int> > num(m + 1,vector<int>(n +1));
        if(m == -1) return 0;
        num[m][n] = grid[m][n];
        for(int i = n - 1;i >= 0;i --)
            num[m][i] = grid[m][i] + num[m][i + 1];
        for(int i = m - 1;i >= 0;i --)
            num[i][n] = grid[i][n] + num[i + 1][n];
        for(int i = m - 1;i >= 0;i --){
            for(int j = n - 1;j >= 0;j --){
                num[i][j] = min(num[i + 1][j],num[i][j + 1]) + grid[i][j];
            }
        }
        return num[0][0];
    }
};


【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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