LeetCode 不同路径1\2

不同路径1和2

LeetCode 不同路径1\2_第1张图片
LeetCode 不同路径1\2_第2张图片
题目在上面
这两个题目都是简单的动态规划问题

对不同路径最初始的问题举个例子
LeetCode 不同路径1\2_第3张图片
因为我们的机器人只能向右或者向下走一步 因此这个矩形的第一行和第一列都可以初始化为1

然后我们就可以得到动态规划的方程 f i , j = f i − 1 , j + f i , j − 1 f_{i,j} = f_{i - 1,j} + f_{i,j-1} fi,j=fi1,j+fi,j1
是不是很熟悉? 没错就是我们的杨辉三角

不同路径2

此题就是在第一个题目的基础上加入了一个障碍物,因此我们可以继续模仿第一题的思路解题。

我们可以知道障碍物的地方不能走,因此其状态就是 0 if (grid[i][j] == 0) dp[i][j] == 0
正因如此,由于第一列和第一行只能一条路走到黑,如果中间有障碍物,那么就无法继续走
因此和第一题的初始化有差别,当遇到障碍物时直接退出循环

那么这个题的剩余部分就和第一题一模一样了

不同路径1

class Solution {
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {
        int dp[m][n];
        for(int i = 0; i < m; ++i) dp[i][0] = 1;
        for(int i = 0; i < n; ++i) dp[0][i] = 1;

        for(int i = 1; i < m; ++i) 
            for(int j = 1; j < n; ++j)
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};

不同路径2

class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
        int m = obstacleGrid.size(), n = obstacleGrid[0].size();
        vector<vector<int>> dp (m, vector<int>(n,0));
        for(int i = 0; i < m; ++i){
            if(obstacleGrid[i][0] == 1) break;
            dp[i][0] = 1;
        }

        for(int i = 0; i < n; ++i){
            if(obstacleGrid[0][i] == 1) break;
            dp[0][i] = 1;
        }

        for(int i = 1; i < m; ++i)
            for(int j = 1; j < n; ++j)
                if(obstacleGrid[i][j] != 1)
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];

        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};

本文的题目和图片均来自LeetCode
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