【多维动态规划】Leetcode 62. 不同路径【中等】

news2024/12/29 9:33:01

不同路径

  • 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。
    机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish” )。

问总共有多少条不同的路径?

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:m = 3, n = 7
输出:28

解题思路

  • 1、由于机器人每次只能向下或向右移动一步,那么到达网格右下角的路径就是从起点出发,
  • 经过若干次向右和向下的移动后到达终点的路径。
  • 2、可以使用动态规划来解决,定义一个二维数组 dp,其中 dp[i][j] 表示从起点到达网格第 i 行第 j 列位置的路径数量。
  • 3、对于网格中的任意一个位置 (i, j),到达该位置的路径数量等于其上方格子和左侧格子路径数量之和,即 dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
  • 4、起点位置的路径数量为 1,第一行第一列也是1,因为只有一条路径可以到达。

Java实现

public class UniquePaths {
    public int uniquePaths(int m, int n) {
        int[][] dp = new int[m][n];

        // 初始化起点位置的路径数量为1
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            dp[i][0] = 1;
        }
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            dp[0][j] = 1;
        }

        // 计算每个位置的路径数量
        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];
            }
        }

        // 返回终点的路径数量
        return dp[m-1][n-1];
    }

    public static void main(String[] args) {
        UniquePaths solution = new UniquePaths();
        int m = 3, n = 7;
        System.out.println("Total number of unique paths: " + solution.uniquePaths(m, n)); // Output: 28
    }
}

时间空间复杂度

  • 时间复杂度:遍历了一次二维数组dp,时间复杂度为O(m*n),其中m为网格的行数,n为网格的列数。

  • 空间复杂度:使用了一个二维数组dp,空间复杂度为O(m*n)。

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