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  • 力扣64.最小路径和

     64. 最小路径和

    给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。
    说明:每次只能向下或者向右移动一步。
    示例:
    输入:

    [
      [1,3,1],
      [1,5,1],
      [4,2,1]
    ]

    输出: 7
    解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-path-sum
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    思路一:动态规划

    这是一道典型的动态规划题
    dp[i][j]表示从起点到达(i, j)位置的最小路径和,

    状态转移方程

    dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j],dp[i][j-1]) + m[i][j];

    边界值
    dp[i][0] = dp[i-1][0] + m[i][0]
    dp[0][j] = dp[0][j-1] + m[0][j]

    class Solution {
        public int minPathSum(int[][] grid) {
    
            if(grid == null || grid.length == 0){
                return Integer.MAX_VALUE;
            }
            int rlen = grid.length;
            int clen = grid[0].length;
            int[][] dp = new int[rlen][clen];
            // 初始化边界值
            dp[0][0] = grid[0][0];
            for(int i = 1; i < rlen; i++){
                dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0];
            }
            for(int j = 1; j < clen; j++){
                dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j];
               
            }
    
            for(int i = 1; i < rlen; i++){
                for(int j = 1; j < clen; j++){
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j];
                }
            }
            return dp[rlen - 1][clen - 1];
        }
    }

    力扣测试时间为3ms, 空间为42.3MB

    复杂度分析:

    时间复杂度为O(n*m)

    空间复杂度也是O(mn)

    思路二:利用一维数组进行动态规划

     dp数组大小等于矩阵的列的数目

    状态转移方程

    dp[j] = dp[0] + grid[i][j]; (j == 0)
    dp[j] = Math.min(dp[j], dp[j-1]) + grid[i][j]; (j != 0)

    边界值
    dp[j] = dp[0][j-1] + grid[0][j]; // 初值

     1 class Solution {
     2     public int minPathSum(int[][] grid) {
     3         if(grid == null || grid.length == 0){
     4             return Integer.MAX_VALUE;
     5         }
     6         int rlen = grid.length;
     7         int clen = grid[0].length;
     8         int[] dp = new int[clen];
     9         // 初始化边界值
    10         dp[0] = grid[0][0];
    11         
    12         for(int j = 1; j < clen; j++){
    13             dp[j] = dp[j-1] + grid[0][j];
    14         }
    15 
    16         for(int i = 1; i < rlen; i++){
    17             for(int j = 0; j < clen; j++){
    18                 if(j == 0){
    19                     dp[j] = dp[0] + grid[i][j];     // 每行第0列元素
    20                 }else{
    21                     dp[j] = Math.min(dp[j-1], dp[j]) + grid[i][j];
    22                 }
    23             }
    24         }
    25         return dp[clen - 1];
    26     }
    27 }

    力扣测试时间2ms, 空间为41.9MB

    复杂度分析:

    时间复杂度为O(nm)

    空间复杂度为O(n), n为列的数目

    思路三:无额外空间的动态规划

     由于每个grid[i][j]只使用一次,所以完全可以用grid[i][j]来作为dp数组

     1 class Solution {
     2     public int minPathSum(int[][] grid) {
     3         if(grid == null || grid.length == 0){
     4             return Integer.MAX_VALUE;
     5         }
     6         int rlen = grid.length;
     7         int clen = grid[0].length;
     8         
     9         // 初始化边界值
    10         for(int i = 1; i < rlen; i++){
    11             grid[i][0] = grid[i-1][0] + grid[i][0];
    12         }
    13         for(int j = 1; j < clen; j++){
    14             grid[0][j] = grid[0][j-1] + grid[0][j];
    15            
    16         }
    17 
    18         for(int i = 1; i < rlen; i++){
    19             for(int j = 1; j < clen; j++){
    20                 grid[i][j] = Math.min(grid[i-1][j], grid[i][j-1]) + grid[i][j];
    21             }
    22         }
    23         return grid[rlen - 1][clen - 1];
    24     }
    25 }

    力扣测试时间为4ms, 空间为42.5MB

    复杂度分析:

    时间复杂度为O(nm)

    空间复杂度为O(1)

    思路参考:

    https://leetcode-cn.com/problems/minimum-path-sum/solution/zui-xiao-lu-jing-he-by-leetcode/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hi3254014978/p/13027543.html
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