leetcode : 64 最小路径和 动态规划

news2024/9/17 3:57:22

64. 最小路径和

题目链接https://leetcode.cn/problems/minimum-path-sum/

题目描述

给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。

说明:每次只能向下或者向右移动一步。

示例:

 [1,3,1]
 [1,5,1]
 [4,2,1]      

输出: 7

解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。

题目解法

从题目中我们可以知道,每次只能向下或者向右移动一步。

因此,第 i 行第 j 列的最小路径和与第 i-1 行第 j 列的最小路径和第i行第j-1列的最小路径和有关。

因此,我们可以用动态规划的方法来求解。

设 dp[i][j] 表示从左上角走到第 i 行第 j 列的最小路径和。

  1. 定义一个二维数组 dp,其中 dp[i][j] 表示从左上角走到第 i 行第 j 列的最小路径和。
  2. 则dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j],其中 grid[i][j] 表示网格中第 i 行第 j 列的元素。注意当i-1或者j-1越界时,说明无法从该点走到右下角,因此需要取最大值。
  3. 初始值 dp[0][0] = grid[0][0],其他 dp[i][j] = 0。
  4. 最后返回 dp[m-1][n-1],即为最小路径和。

代码实现

python版本:

class Solution:
    def minPathSum(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        if not grid or not grid[0]:
            return 0
        
        m, n = len(grid), len(grid[0])
        dp = grid
        for i in range(1, m):
            dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0]
        for j in range(1, n):
            dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j]
        for i in range(1, m):
            for j in range(1, n):
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j]
        
        return dp[m - 1][n - 1]

Go版本:

func minPathSum(grid [][]int) int {
     m:=len(grid)
     n:=len(grid[0])

     res:=make([][]int,m)
     for i:=range res{
        res[i]=make([]int,n)
     }
     res[0][0]=grid[0][0]
     for i:=1;i<n;i++{
        res[0][i]=res[0][i-1]+grid[0][i]
     }
     for i:=1;i<m;i++{
        res[i][0]=res[i-1][0]+grid[i][0]
     }
     for i:=1;i<m;i++{
        for j:=1;j<n;j++{
            res[i][j]=min(res[i-1][j],res[i][j-1])+grid[i][j]
        }
     }
     return res[m-1][n-1]
}

C++版本:

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& dp) {
        int m=dp.size(),n=dp[0].size();
        auto res=vector<vector<int>> (m,vector<int>(n));
        res[0][0]=dp[0][0];
        for(int i=1;i<m;i++){
            res[i][0]=res[i-1][0]+dp[i][0];
        }
        for(int j=1;j<n;j++){
            res[0][j]=res[0][j-1]+dp[0][j];
        }
        for(int i=1;i<m;i++){
            for(int j=1;j<n;j++){
                res[i][j]=min(res[i-1][j],res[i][j-1])+dp[i][j];
            }
        }
        return res[m-1][n-1];
    }
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2114882.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

如何利用评论进行有效的 ASO

如何利用评论进行有效的ASO的问题的答案通常以“正面评论”一词开始。确实&#xff0c;这句话首先浮现在脑海中。但这个问题的答案包括负面评论、用户体验、提高知名度、评分、根据评论优化应用程序以及许多其他有趣的点。这里几乎没有无聊的统计数据&#xff0c;这些数字也不会…

Qt-常用控件(3)-多元素控件、容器类控件和布局管理器

1. 多元素控件 Qt 中提供的多元素控件有: QListWidgetQListViewQTableWidgetQTableViewQTreeWidgetQTreeView xxWidget 和 xxView 之间的区别&#xff0c;以 QTableWidget 和 QTableView 为例. QTableView 是基于 MVC 设计的控件.QTableView 自身不持有数据,使用 QTableView 的…

lamp的脚本部署

l是linux,a是apache,m是mysql&#xff0c;p是php。最基本的动态网页搭建。语法后面再补几篇&#xff0c;现在先写吧。 一、环境准备 1.1、rocklinux换源&#xff0c;关掉防火墙&#xff0c;selinux&#xff0c;时间同步 #cp rocky* /a # 阿里 sed -e s|^#mirrorlist|mirro…

windows10 卸载网络驱动以及重新安装

右键桌面此电脑的图标&#xff0c;点击管理&#xff0c;设备管理器—网络适配器&#xff0c;找到下图中的驱动&#xff08;不同的系统或者显卡会导致网卡驱动名称与下图不一样&#xff0c;多为Realtek开头&#xff09;&#xff0c;右键选择卸载设备&#xff0c;然后重启电脑&am…

LabVIEW软件,如何检测连接到的设备?

在LabVIEW软件中&#xff0c;检测连接到的设备通常是通过NI提供的硬件驱动和相关工具来完成的。以下是几种常见的检测设备的方法&#xff1a; 1. 使用NI MAX&#xff08;Measurement & Automation Explorer&#xff09; 打开NI MAX&#xff1a;LabVIEW设备管理通常通过NI …

【软件文档】软件系统需求管理规程(项目管理word原件)

软件资料清单列表部分文档清单&#xff1a;工作安排任务书&#xff0c;可行性分析报告&#xff0c;立项申请审批表&#xff0c;产品需求规格说明书&#xff0c;需求调研计划&#xff0c;用户需求调查单&#xff0c;用户需求说明书&#xff0c;概要设计说明书&#xff0c;技术解…

网络学习-eNSP配置路由器

#PC1网关&#xff1a;192.168.1.254 #PC3网关&#xff1a;192.168.3.254 #PC4网关&#xff1a;192.168.4.254# 注&#xff1a;路由器接口必须配置不同网段IP地址 <Huawei>system-view Enter system view, return user view with CtrlZ. #给路由器两个接口配置IP地址 [Hua…

【Kubernetes】K8s 的安全框架和用户认证

K8s 的安全框架和用户认证 1.Kubernetes 的安全框架1.1 认证&#xff1a;Authentication1.2 鉴权&#xff1a;Authorization1.3 准入控制&#xff1a;Admission Control 2.Kubernetes 的用户认证2.1 Kubernetes 的用户认证方式2.2 配置 Kubernetes 集群使用密码认证 Kubernetes…

基于springboot+vue+uniapp的“共享书角”图书借还管理系统小程序

开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootuniappJDK版本&#xff1a;JDK1.8服务器&#xff1a;tomcat7数据库&#xff1a;mysql 5.7&#xff08;一定要5.7版本&#xff09;数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#…

天翼云存储资源盘活系统 HBlock:企业级轻量存储的革新与实战

目录 前言关于HBlock系统HBlock的核心优势番外篇&#xff1a;HBlock应用场景结束语参考文献 前言 在数字化转型的浪潮中&#xff0c;数据存储作为支撑企业业务连续性和数据安全的基石&#xff0c;企业对于存储资源的需求日益增长&#xff0c;同时也面临着成本控制和资源优化的…

常见监督学习算法学习总结。

目录 一、K临近算法 二、决策树 三、多层感知器 四、伯努利贝叶斯算法 五、高斯贝叶斯 一、K临近算法 K 临近算法&#xff08;K-Nearest Neighbors&#xff0c;简称 KNN&#xff09;是一种监督学习算法&#xff0c;用于分类和回归任务。 它通过计算样本之间的距离来进行…

前端开发中遇到的小问题以及解决方案记录2

1、H5中适配屏幕的工具-postcss-px-to-viewport postcss-px-to-viewport。因为设计稿一般给的都是375px宽度的&#xff0c;所以假如一个字体是16px&#xff0c;那么在开发中不能直接写死为16px&#xff0c;因为各个厂商的手机屏幕大小是不同的&#xff0c;所以要根据屏幕大小去…

一款支持同一个屏幕界面同时播放多个视频的视频播放软件

GridPlayer 是一款基于 VLC 的免费开源跨平台多视频同步播放工具&#xff0c;支持在一块屏幕上同时播放多个视频。其主要功能包括&#xff1a; 多视频播放&#xff1a;用户可以在一个窗口中同时播放任意数量的视频&#xff0c;数量仅受硬件性能限制。支持多种格式和流媒体&…

半年高达552亿元,锁定云第一,中国电信天翼云紧追不舍

【科技明说 &#xff5c; 科技热点关注】 刚才我注意到中国电信公布2024年中期业绩&#xff0c;报告期内&#xff0c;中国电信实现营业收入为人民币2660亿元&#xff0c;同比增长2.8%&#xff0c;其中服务收入为人民币2462亿元&#xff0c;同比增长4.3%&#xff1b;净利润为人民…

python内置模块datetime.datetime类详细介绍

Python的datetime模块是一个强大的日期和时间处理库&#xff0c;它提供了多个类来处理日期和时间。主要包括几个功能类datetime.date、datetime.time、datetime.datetime、datetime.timedelta,datetime.timezone等。 总结&#xff1a; datetime类的功能函数众多&#xff0c;大…

【代码随想录训练营第42期 续Day52打卡 - 图论Part3 - 卡码网 103. 水流问题 104. 建造最大岛屿

目录 一、做题心得 二、题目与题解 题目一&#xff1a;卡码网 103. 水流问题 题目链接 题解&#xff1a;DFS 题目二&#xff1a;卡码网 104. 建造最大岛屿 题目链接 题解&#xff1a;DFS 三、小结 一、做题心得 也是成功补上昨天的打卡了。 这里继续图论章节&#xff…

AI prompt(提示词)

# 好用的用于学习的AI提示词 ## 费曼学习法 请使用费曼学习法&#xff0c;用简单的语言解释&#xff08;量子力学&#xff09;是什么&#xff0c;并提供一个简单的例子来说明它如何应用 ## 帕累托法则&#xff08;80/20原则&#xff09; 将&#xff08;量子力学&#xff09;最…

Chapter 13 普通组件的注册使用

欢迎大家订阅【Vue2Vue3】入门到实践 专栏&#xff0c;开启你的 Vue 学习之旅&#xff01; 文章目录 前言一、组件创建二、局部注册三、全局注册 前言 在 Vue.js 中&#xff0c;组件是构建应用程序的基本单元。本章详细讲解了注册和使用 Vue 的普通组件的两种方式&#xff1a;…

图像分割分析效果

下面是训练集的效果, # 训练集dice: 0.9219 - iou: 0.8611 - loss: 0.0318 - mae: 0.0220 - total: 0.8915 basnet_model.evaluate(train_dataset) 损失我只用了二元交叉熵,主要比较损失的影响 上面就是模型在训练集上的效果,可见,模型在训练集上拟合的非常好,既学到了一些有用…

百万次使用的高颜值在线绘图平台ImageGP系列教程

在线平台BIC (https://www.bic.ac.cn/BIC/#/, 点击阅读原文或百度搜索皆可访问到)是 ImageGP的重构升级版&#xff0c;重构于2020年初。 该平台采用配置文件快速部署工具、生成结果或结果报告。其绘图和分析基于 R 语言(ImageGP 包, 在早期ImageGP脚本的基础上重新进行了封装&a…