文章目录
- 题目描述
- 解题方法
- 动态规划
- java代码
- 复杂度分析
- 相似题目
题目描述
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”)。
现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?
网格中的障碍物和空位置分别用 1
和 0
来表示。
示例 1:
输入:obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
输出:2
解释:3x3 网格的正中间有一个障碍物。
从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径:
1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右
示例 2:
输入:obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
输出:1
提示:
m == obstacleGrid.length
n == obstacleGrid[i].length
1 <= m, n <= 100
obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1
解题方法
动态规划
这道题和第62题相似,只不过多了障碍物。我来总结下规律。
我们设 f ( i , j ) f(i, j) f(i,j)为机器人从左上角走到 ( i , j ) (i, j) (i,j)的路径数量,若机器人在 ( i , j ) (i,j) (i,j)处,则机器人上一步的位置在 ( i − 1 , j ) (i-1,j) (i−1,j)或者 ( i , j − 1 ) (i,j-1) (i,j−1)处,由此可推出
- 当 i > 0 i > 0 i>0 且 j > 0 j > 0 j>0 时,若 o b s t a c l e G r i d [ i ] [ j ] = 0 obstacleGrid[i][j] = 0 obstacleGrid[i][j]=0, 则 f ( i , j ) = f ( i − 1 , j ) + f ( i , j − 1 ) f(i,j) = f(i-1,j) + f(i,j-1) f(i,j)=f(i−1,j)+f(i,j−1);若 o b s t a c l e G r i d [ i ] [ j ] = 1 obstacleGrid[i][j] = 1 obstacleGrid[i][j]=1,则 f ( i , j ) = 0 f(i,j) = 0 f(i,j)=0。
- 当 i = 0 i = 0 i=0 或 j = 0 j = 0 j=0 时,若 ( i , j ) (i,j) (i,j)处有障碍物或在障碍物后面,则 f ( i , j ) = 0 f(i,j) = 0 f(i,j)=0;否则, f ( i , j ) = 1 f(i,j) = 1 f(i,j)=1。
java代码
public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
int m = obstacleGrid.length;
int n = obstacleGrid[0].length;
int[][] dp = new int[m][n];
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (obstacleGrid[i][0] == 0) {
dp[i][0] = 1;
} else {
break;
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (obstacleGrid[0][i] == 0) {
dp[0][i] = 1;
} else {
break;
}
}
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
if (obstacleGrid[i][j] == 0) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
复杂度分析
时间复杂度:
O
(
m
∗
n
)
O(m*n)
O(m∗n),需要遍历一次数组。
空间复杂度:
O
(
m
∗
n
)
O(m*n)
O(m∗n),需要提供dp
数组的存储空间。
相似题目
[leetcode] 62. 不同路径
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