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  • 115. 不同的路径 II

    115. 不同的路径 II

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    "不同的路径" 的跟进问题:

    现在考虑网格中有障碍物,那样将会有多少条不同的路径?

    网格中的障碍和空位置分别用 1 和 0 来表示。

    样例

    Example 1:
    	Input: [[0]]
    	Output: 1
    
    
    Example 2:
    	Input:  [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
    	Output: 2
    	
    	Explanation:
    	Only 2 different path.
    	
    
    

    注意事项

    m 和 n 均不超过100

    输入测试数据 (每行一个参数)如何理解测试数据?
    class Solution:
        """
        @param obstacleGrid: A list of lists of integers
        @return: An integer
        """
        """
        大致思路:
        1.确定状态
        最后一步:dp[i - 1][j - 1]
        子问题:dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]
    
        2.转移方程
    
        3.初始条件和边界情况
        l_x = len(obstacleGrid)
        l_y = len(obstacleGrid[0])
        dp = [[0]*l_y for _ in len(obs)*l_x]
    
        如果是障碍物
        dp[i][j] = 0
    
        对于边界情况
        1.比如[0][0],dp[0][0] = 1
        2.对于i = 0,则也为dp[0][j] = 1,如果当前是障碍物,则后面均为0,直接break即可
        3.对于j = 0,同上
        
        对于不是边界情况:
        如果当前是障碍物:
        dp[i][j] = 0 
        continue
        
        继续处理下一个
        dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]
    
        4.计算顺序
        内外循环
        """
        def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid):
            # write your code here
            if not obstacleGrid:return 0
    
            #初始化
            l_x = len(obstacleGrid)
            l_y = len(obstacleGrid[0])
            dp = [[0]*l_y for _ in range(l_x)]
            dp[0][0] = 1
    
            for index in range(l_y):
                if obstacleGrid[0][index] == 1:
                    break
                dp[0][index] = 1
            
            for index in range(l_x):
                if obstacleGrid[index][0] == 1:
                    break
                dp[index][0] = 1
                        
            #计算顺序
            for i in range(1,l_x):
                for j in range(1,l_y):
                    if (obstacleGrid[i][j] == 1):
                        dp[i][j] = 0
                        continue
                    
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]
    
            return dp[l_x - 1][l_y - 1]
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