在二维网格 grid
上,有 4 种类型的方格:
1
表示起始方格。且只有一个起始方格。2
表示结束方格,且只有一个结束方格。0
表示我们可以走过的空方格。-1
表示我们无法跨越的障碍。返回在四个方向(上、下、左、右)上行走时,从起始方格到结束方格的不同路径的数目,每一个无障碍方格都要通过一次。
示例 1:
输入:[[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,2,-1]]
输出:2
解释:我们有以下两条路径:
1. (0,0),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(1,1),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2)
2. (0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(1,1),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(2,2)
示例 2:
输入:[[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,2]]
输出:4
解释:我们有以下四条路径:
1. (0,0),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(1,1),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(2,3)
2. (0,0),(0,1),(1,1),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(1,2),(0,2),(0,3),(1,3),(2,3)
3. (0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(1,2),(1,1),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(2,3)
4. (0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(1,1),(0,1),(0,2),(0,3),(1,3),(1,2),(2,2),(2,3)
示例 3:
输入:[[0,1],[2,0]]
输出:0
解释:
没有一条路能完全穿过每一个空的方格一次。
请注意,起始和结束方格可以位于网格中的任意位置。
解题思路:
递归
定义函数walk(x, y, n),walk函数的输入是:起始位置和从起点到终点需要的步数(不重复且每个位置都路过),输出是:一共的路径数。也就是说每个walk函数返回的都是当前点到结束点的路径数(满足条件的路径数);
函数需要满足的条件:
1.不能走回头路;
处理方法:从当前点出发,计算4个方向的有效路径数之前,将当前点的值修改为-1
2.所有的格子都要走到;
处理方法:计算所有“能走”的格子数,每走一步时步数减一,只有下一步的点与终点坐标相同且步数为0,才返回1
3.每次处理时都修改了矩阵(问题1),所以在返回当前位置的有效路径数前要把当前值还原为初始值(0)
代码:
class Solution:
def uniquePathsIII(self, grid):
start, end, n = None, None, 1
for i in range(len(grid)):
for j in range(len(grid[0])):
if grid[i][j] == 1:
start = i, j
elif grid[i][j] == 2:
end = i, j
elif grid[i][j] == 0:
n+=1
def walk(x, y, n):
if not (0<= x< len(grid) and 0<= y< len(grid[0]) and grid[x][y] >= 0):
return 0
if end == (x, y) and n == 0:
return 1
grid[x][y] = -1
walk_path = walk(x-1, y, n-1) + walk(x, y-1, n-1) + walk(x+1, y, n-1) + walk(x, y+1, n-1)
grid[x][y] = 0
return walk_path
return walk(start[0], start[1], n)
总结:递归是很重要的一个问题,自己理解的还不是特别好,需要进一步加强训练