矩阵中的最长递增路径
- 矩阵中的最长递增路径
- 题目描述
- 暴力递归
- 代码演示
- 递归 + 缓存
- 代码演示
- 动态规划专题
矩阵中的最长递增路径
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-path-in-a-matrix
题目描述
给定一个 m x n 整数矩阵 matrix ,找出其中 最长递增路径 的长度。
对于每个单元格,你可以往上,下,左,右四个方向移动。 你 不能 在 对角线 方向上移动或移动到 边界外(即不允许环绕)。
示例1:
输入:matrix = [[9,9,4],[6,6,8],[2,1,1]]
输出:4
解释:最长递增路径为 [1, 2, 6, 9]。
示例2:
输入:matrix = [[3,4,5],[3,2,6],[2,2,1]]
输出:4
解释:最长递增路径是 [3, 4, 5, 6]。注意不允许在对角线方向上移动。
示例 3:
输入:matrix = [[1]]
输出:1
提示:
m == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= m, n <= 200
0 <= matrix[i][j] <= 231 - 1
暴力递归
每个位置,我们都要去计算其最大递归序列的长度,因此每到一个位置,我们就要去递归他上下左右四个位置的可能性,在递归的过程中要做好边界判断,不能越界。
代码演示
public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
int m = matrix.length;
int n = matrix[0].length;
//保存最大值
int ans = 0;
//遍历每个位置
for(int i = 0; i < m;i++){
for(int j = 0; j < n;j++){
int p = process1(matrix,i,j);
ans = Math.max(ans,p);
}
}
return ans;
}
/**
* 暴力递归
* i 和 j 是递归到的位置。
*/
public int process1(int[][]m,int i,int j){
//做好边界判断
int up = i > 0 && m[i][j] < m[i - 1][j] ? process1(m, i - 1, j) : 0;
int down = i < (m.length - 1) && m[i][j] < m[i + 1][j] ? process1(m, i + 1, j) : 0;
int left = j > 0 && m[i][j] < m[i][j - 1] ? process1(m, i, j - 1) : 0;
int right = j < (m[0].length - 1) && m[i][j] < m[i][j + 1] ? process1(m, i, j + 1) : 0;
//四种方向上的最大值加上本身节点的,加1,就是最大递增子序列
return Math.max(Math.max(up,down),Math.max(left,right)) + 1;
}
递归 + 缓存
递归过程中有两个变量 i 和 j,我们用缓存保存起来,做到记忆化搜索,
这样节省大量重复计算。
代码演示
public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
int m = matrix.length;
int n = matrix[0].length;
//保存最大值
int ans = 0;
//缓存表
int[][]dp = new int[m + 1][n + 1];
for(int i = 0; i < m;i++){
for(int j = 0; j < n;j++){
int p = process2(matrix,i,j,dp);
ans = Math.max(ans,p);
}
}
return ans;
}
/**
* 递归加缓存
*/
public int process2(int[][]m,int i,int j,int[][]dp){
//缓存里直接从缓存里拿
if(dp[i][j] != 0){
return dp[i][j];
}
int up = i > 0 && m[i][j] < m[i - 1][j] ? process2(m, i - 1, j,dp) : 0;
int down = i < (m.length - 1) && m[i][j] < m[i + 1][j] ? process2(m, i + 1, j,dp) : 0;
int left = j > 0 && m[i][j] < m[i][j - 1] ? process2(m, i, j - 1,dp) : 0;
int right = j < (m[0].length - 1) && m[i][j] < m[i][j + 1] ? process2(m, i, j + 1,dp) : 0;
//结果放到缓存里
dp[i][j] = Math.max(Math.max(up,down),Math.max(left,right)) + 1;
return dp[i][j] ;
}
动态规划专题
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