算法leetcode｜64. 最小路径和（rust重拳出击）

---

---

64. 最小路径和：

给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，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。

样例 1：

输入：
	
	grid = [[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。

样例 2：

输入：
	
	grid = [[1,2,3],[4,5,6]]
	
输出：
	
	12

提示：

• m == grid.length
• n == grid[i].length
• 1 <= m, n <= 200
• 0 <= grid[i][j] <= 200

---

分析：

• 面对这道算法题目，二当家的再次陷入了沉思。
• 这道题和62. 不同路径和63. 不同路径 II 有些类似，但是这次是寻找最优解，由于每个位置的数值不一定是多少，所以同样没法使用数学公式直接计算。
• 那么动态规划又成了此时的优选。
• 从左上角出发，网格的第一行的每个元素只能从左上角元素开始向右移动到达，网格的第一列的每个元素只能从左上角元素开始向下移动到达，此时的路径是唯一的，因此每个元素对应的最小路径和即为对应的路径上的数字总和。
• 其他的点只能从上或者从左到达，所以一个点的最优路径，一定经过上面或者左面。从上到下，从左到右开始动态规划，分解成了子问题。到达当前点的最短路径和，就是上面和左面点的最小路径和中的较小值加上当前点的值。
• 这里一样可以使用滚动数组优化空间。

---

题解：

rust：

impl Solution {
    pub fn min_path_sum(grid: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
        let (rows, cols) = (grid.len(), grid[0].len());
        let mut dp = vec![0; cols];
        dp[0] = grid[0][0];
        (1..cols).for_each(|c| {
            dp[c] = dp[c - 1] + grid[0][c];
        });
        (1..rows).for_each(|r| {
            dp[0] += grid[r][0];
            (1..cols).for_each(|c| {
                dp[c] = dp[c].min(dp[c - 1]) + grid[r][c];
            });
        });
        return dp[cols - 1];
    }
}

---

go：

func minPathSum(grid [][]int) int {
    rows, cols := len(grid), len(grid[0])
	dp := make([]int, cols)
	dp[0] = grid[0][0]
	for c := 1; c < cols; c++ {
		dp[c] = dp[c-1] + grid[0][c]
	}
	for r := 1; r < rows; r++ {
		dp[0] += grid[r][0]
		for c := 1; c < cols; c++ {
			if dp[c-1] < dp[c] {
				dp[c] = dp[c-1] + grid[r][c]
			} else {
				dp[c] += grid[r][c]
			}

		}
	}
	return dp[cols-1]
}

---

c++：

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        const int rows = grid.size(), cols = grid[0].size();
        int dp[cols];
        dp[0] = grid[0][0];
        for (int c = 1; c < cols; ++c) {
            dp[c] = dp[c - 1] + grid[0][c];
        }
        for (int r = 1; r < rows; ++r) {
            dp[0] += grid[r][0];
            for (int c = 1; c < cols; ++c) {
                dp[c] = min(dp[c], dp[c - 1]) + grid[r][c];
            }
        }
        return dp[cols - 1];
    }
};

---

python：

class Solution:
    def minPathSum(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        rows, cols = len(grid), len(grid[0])
        dp = [0] * cols
        for c in range(cols):
            dp[c] = dp[c - 1] + grid[0][c]
        for r in range(1, rows):
            dp[0] += grid[r][0]
            for c in range(1, cols):
                dp[c] = min(dp[c], dp[c - 1]) + grid[r][c]
        return dp[cols - 1]

---

java：

class Solution {
    public int minPathSum(int[][] grid) {
        final int   rows = grid.length, cols = grid[0].length;
        final int[] dp   = new int[cols];
        dp[0] = grid[0][0];
        for (int c = 1; c < cols; ++c) {
            dp[c] = dp[c - 1] + grid[0][c];
        }
        for (int r = 1; r < rows; ++r) {
            dp[0] += grid[r][0];
            for (int c = 1; c < cols; ++c) {
                dp[c] = Math.min(dp[c], dp[c - 1]) + grid[r][c];
            }
        }
        return dp[cols - 1];
    }
}

---

非常感谢你阅读本文~
欢迎【点赞】【收藏】【评论】三连走一波~
放弃不难，但坚持一定很酷~
希望我们大家都能每天进步一点点~
本文由 二当家的白帽子：https://le-yi.blog.csdn.net/ 博客原创~

---