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个人专栏
力扣递归算法题
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【C++】
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数据结构与算法
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前言:这个专栏主要讲述动态规划算法,所以下面题目主要也是这些算法做的
我讲述题目会把讲解部分分为3个部分:
1、题目解析
2、算法原理思路讲解
3、代码实现
下降路径最小和
题目链接:下降路径最小和
题目
给你一个 n x n
的 方形 整数数组 matrix
,请你找出并返回通过 matrix
的下降路径 的 最小和 。
下降路径 可以从第一行中的任何元素开始,并从每一行中选择一个元素。在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列(即位于正下方或者沿对角线向左或者向右的第一个元素)。具体来说,位置 (row, col)
的下一个元素应当是 (row + 1, col - 1)
、(row + 1, col)
或者 (row + 1, col + 1)
。
示例 1:
输入:matrix = [[2,1,3],[6,5,4],[7,8,9]] 输出:13 解释:如图所示,为和最小的两条下降路径
示例 2:
输入:matrix = [[-19,57],[-40,-5]] 输出:-59 解释:如图所示,为和最小的下降路径
提示:
n == matrix.length == matrix[i].length
1 <= n <= 100
-100 <= matrix[i][j] <= 100
解法
题目解析
- 给你一个mxn的方形整数数组
matrix
,请你找出并返回通过matrix
的下降路径的最小和 。 - 下降路径 可以从第一行中的任何元素开始,并从每一行中选择一个元素。
- 在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列(即位于正下方或者沿对角线向左或者向右的第一个元素)。
算法原理讲解
我们这题使用动态规划,我们做这类题目可以分为以下五个步骤
- 状态显示
- 状态转移方程
- 初始化(防止填表时不越界)
- 填表顺序
- 返回值
- 状态显示
dp[i][j]
表⽰:到达
[i, j]
位置时,所有下降路径中的最⼩和。
- 状态转移方程
对于普遍位置
[i, j]
,根据题意得,到达
[i, j]
位置可能有三种情况:
- 从正上⽅ [i - 1, j] 位置转移到 [i, j] 位置;
- 从左上⽅ [i - 1, j - 1] 位置转移到 [i, j] 位置;
- 从右上⽅ [i - 1, j + 1] 位置转移到 [i, j] 位置;
我们要的是三种情况下的「最⼩值」,然后再加上矩阵在
[i, j]
位置的值。 于是 dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j + 1])) + matrix[i][j]。
- 初始化(防止填表时不越界)
在本题中,需要「加上⼀⾏」,并且「加上两列」。所有的位置都初始化为⽆穷⼤,然后将第⼀⾏
初始化为
0
即可。
- 填表顺序
根据「状态表⽰」,填表的顺序是「从上往下」。
- 返回值
注意这⾥不是返回
dp[m][n]
的值!
题⽬要求「只要到达最后⼀⾏」就⾏了,因此这⾥应该返回「 dp 表中最后⼀⾏的最⼩值」。
代码实现
- 时间复杂度:O(),需要计算每个坐标的和最小下降路径。
- 空间复杂度:O(),需要记录每个坐标的和最小下降路径。因为每个坐标的和最小下降路径仅与上一行有关,因此可以使用滚动数组,使得空间复杂度降低为 O(n)。
class Solution {
public:
int minFallingPathSum(vector<vector<int>>& matrix)
{
// 1.状态显示---------------》dp[i][j]表示最小路径
// 2.状态转移方程
// 3.初始化
// 4.填表方向
// 5.返回值
int n = matrix.size();
vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(n + 2, INT_MAX));
// 初始化第一行
for (int j = 0; j < n + 2; j++)
{
dp[0][j] = 0;
}
// 填表
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
for (int j = 1; j <= n; j++)
{
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], min(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j + 1])) + matrix[i - 1][j - 1];
}
}
int ret = INT_MAX;
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
ret = min(ret, dp[n][i]);
}
return ret;
}
};