[Algorithm][动态规划][路径问题][下降路径最小和][最小路径和][地下城游戏]详细讲解

news2024/11/22 5:47:04

目录

  • 1.下降路径最小和
    • 1.题目链接
    • 2.算法原理详解
    • 3.代码实现
  • 2.最小路径和
    • 1.题目链接
    • 2.算法原理详解
    • 3.代码实现
  • 3.地下城游戏
    • 1.题目链接
    • 2.算法原理详解
    • 3.代码实现


1.下降路径最小和

1.题目链接

  • 下降路径最小和

2.算法原理详解

  • 思路
    • 确定状态表示 -> dp[i][j]的含义

      • 到达[i, j]位置时,最小的下降路径
        请添加图片描述
    • 推导状态转移方程

      • dp[i][j] = min(x, y, z) + m[i][j]
        请添加图片描述
    • 初始化:vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(m + 2, INT_MAX))

      • dp[0, i] = 0 -> 第一行初始化为0
        请添加图片描述
    • 确定填表顺序:从上往下

    • 确定返回值:最后一行的最小值


3.代码实现

int minFallingPathSum(vector<vector<int>>& matrix) 
{
    // Init
    int n = matrix.size();
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(n + 2, INT_MAX));
    for(int i = 0; i < n + 2; i++)
    {
        dp[0][i] = 0;
    }

    // Dynamic Plan
    for(int i = 1; i < n + 1; i++)
    {
        for(int j = 1; j < n + 1; j++)
        {
            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j + 1]))
                + matrix[i - 1][j - 1]; 
        }
    }

    // 找最小值
    int ret = INT_MAX;
    for(int i = 0; i < n + 2; i++)
    {
        ret = min(ret, dp[n][i]);
    }

    return ret;
}

2.最小路径和

1.题目链接

  • 最小路径和

2.算法原理详解

  • 思路
    • 确定状态表示 -> dp[i][j]的含义

      • 走到dp[i][j]的时候,最小路径和
        请添加图片描述
    • 推导状态转移方程

      • dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]) + g[i - 1][j - 1]
    • 初始化:dp表多开一行和一列虚拟结点,避免处理边界

      • dp[0][1] = dp[1][0] = 0
        请添加图片描述
    • 确定填表顺序:从上往下,从左往右

    • 确定返回值:dp[n][m]


3.代码实现

int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) 
{
    // Init
    int n = grid.size(), m = grid[0].size();
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(m + 1, INT_MAX));
    dp[0][1] = dp[1][0] = 0;

    // Dynamic Plan
    for(int i = 1; i < n + 1; i++)
    {
        for(int j = 1; j < m + 1; j++)
        {
            dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i - 1][j - 1];
        }
    }

    return dp[n][m];
}

3.地下城游戏

1.题目链接

  • 地下城游戏

2.算法原理详解

  • 思路
    • 确定状态表示 -> dp[i][j]的含义

      • [i, j]出发,到达终点,所需的最低初始健康点数
        请添加图片描述
    • 推导状态转移方程

      • dp[i][j] = min(dp[i][j + 1] + dp[i + 1][j]) - d[i][j]
      • dp[i][j] = max(1, dp[i][j]
        • 避免出现负血量也可以来到此位置
          请添加图片描述
    • 初始化:vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(m + 1, INT_MAX))

      • dp[n][m - 1] = dp[n - 1][m] = 1
        请添加图片描述
    • 确定填表顺序:从下往上,从右往左

    • 确定返回值:dp[0][0]

  • 本题为什么不可以到[i, j]…?
    • 因为本题中,[i, j]的值不仅受前面两个值影响,也受后面两个值影响
    • 如果从前面,可能确实从前面可以到[i, j],但是从[i, j]到后面就无法进行下去了

3.代码实现

int calculateMinimumHP(vector<vector<int>>& d) 
{
    // Init
    int n = d.size(), m = d[0].size();
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(m + 1, INT_MAX));
    dp[n][m - 1] = dp[n - 1][m] = 1;

    // Dynamic Plan
    for(int i = n - 1; i >= 0; i--)
    {
        for(int j = m - 1; j >= 0; j--)
        {
            dp[i][j] = min(dp[i + 1][j], dp[i][j + 1]) - d[i][j];
            dp[i][j] = max(1, dp[i][j]); // 防止"死了还能到":P
        }
    }

    return dp[0][0];
}

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