动态规划|63.不同路径II

news2024/9/23 21:26:42

力扣题目链接

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

    }
};

这题比上题就多了一个障碍,所以我们只要判断有障碍时如何变换dp即可

思路

这道题相对于62.不同路径 (opens new window)就是有了障碍。

第一次接触这种题目的同学可能会有点懵,这有障碍了,应该怎么算呢?

62.不同路径 (opens new window)中我们已经详细分析了没有障碍的情况,有障碍的话,其实就是标记对应的dp table(dp数组)保持初始值(0)就可以了。

动规五部曲:

  1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i][j] :表示从(0 ,0)出发,到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。

  1. 确定递推公式

递推公式和62.不同路径一样,dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]。

但这里需要注意一点,因为有了障碍,(i, j)如果就是障碍的话应该就保持初始状态(初始状态为0)。

所以代码为:

if (obstacleGrid[i][j] == 0) { // 当(i, j)没有障碍的时候,再推导dp[i][j]
    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}

  1. dp数组如何初始化

在62.不同路径 (opens new window)不同路径中我们给出如下的初始化:

vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0)); // 初始值为0
for (int i = 0; i < m; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1;

因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条,所以dp[i][0]一定为1,dp[0][j]也同理。

但如果(i, 0) 这条边有了障碍之后,障碍之后(包括障碍)都是走不到的位置了,所以障碍之后的dp[i][0]应该还是初始值0。

如图:

63.不同路径II

下标(0, j)的初始化情况同理。

所以本题初始化代码为:

vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; j++) dp[0][j] = 1;

注意代码里for循环的终止条件,一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作,dp[0][j]同理

  1. 确定遍历顺序

从递归公式dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] 中可以看出,一定是从左到右一层一层遍历,这样保证推导dp[i][j]的时候,dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]一定是有数值。

代码如下:

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

  1. 举例推导dp数组

拿示例1来举例如题:

63.不同路径II1

对应的dp table 如图:

63.不同路径II2

如果这个图看不懂,建议再理解一下递归公式,然后照着文章中说的遍历顺序,自己推导一下!

自己的思路:

对于动态规划我觉得和回溯算法很像,都有个模板套路

1.明确dp含义

2.写出递推公式

3.初始化dp

4.确定遍历顺序

5.打印

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