【LeetCode动态规划#02】图解不同路径I + II(首次涉及二维dp数组,)

2023-05-08,,

不同路径

力扣题目链接(opens new window)

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:

输入:m = 3, n = 7
输出:28

示例 2:

输入:m = 2, n = 3
输出:3

解释: 从左上角开始,总共有 3 条路径可以到达右下角。

    向右 -> 向右 -> 向下
    向右 -> 向下 -> 向右
    向下 -> 向右 -> 向右

示例 3:

输入:m = 7, n = 3
输出:28

示例 4:

输入:m = 3, n = 3
输出:6

提示:

1 <= m, n <= 100
题目数据保证答案小于等于 2 * 10^9

思路

题意没什么好分析的,就是从起始点到终点有多少种走法

直接上五部曲分析

五步走

1、确定dp数组含义

从题干和所给示例可以得出

dp[i][j]:从[0] [0]出发走到[i] [j]有dp[i][j]种走法

2、确定递推公式

如图所示

根据dp数组的定义,

从[0] [0]出发走到[i] [j]上方(也就是[i] [j-1])有dp[i][j-1]种走法,其再往下走一步就可以到[i] [j](即等于dp[i][j]

从[0] [0]出发走到[i] [j]左侧(也就是[i-1] [j])有dp[i-1][j]种走法,其再往右走一步就可以到[i] [j]

(注意,以dp[i][j-1]为例,它指的是 走法 而不是走了几步,因此再往下走,不是dp[i][j-1] + 1

因为题目说了每次只能向下或向左移动一步,所以上面的分析就已经把所有到达[i] [j]的可能路径表示出来了

即到达[i] [j]的路径种类等于从其上方到达的方式加上从其左边到达的方式

也就是:dp[i][j] = dp[i][j-1] + dp[i-1][j]

3、确定dp数组初始化方式

dp[i][j-1]是到达[i] [j]上方的所有路径,那么其一定使用了最上方部分(绿色)

同理,在推导dp[i-1][j]时也使用到了最左侧的部分(橙色)

那么,这两块区域就是我们要初始化的对象,即dp[0],[j]dp[i],[0]

那么,初始值是多少呢?

还是联系dp数组的定义,我们发现,在最上方的绿色部分前进时,无论在哪一格、怎么走都只有一种方式前进(就是往右)

(因为题目规定只能往右或下走)

橙色的部分同理

因此绿色和橙色部分的每一个格子的dp值其实都是1,意味着不论从这两个区域中的哪一格出发,都只有一种前进方式

所以可以把dp[0],[j]dp[i],[0]全部初始化为1

for (int i = 0; i < m; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1;

4、确定遍历方式

因为只能往右或者下走,那前进顺序就是从左往右或者从上到下了

自然的,这也就是遍历的顺序

这样,在从左往右时,遍历的每一个格才能利用左边的上一个格来进行推导,从上到下同理

代码

这里创建的dp数组是二维的,结构如下:(举例)

m行->([0,0,0,0]为一行)
[[0,0,0,0], n列↓
[0,0,0,0],
[0,0,0,0],
[0,0,0,0],
[0,0,0,0]]
class Solution {
public:
int uniquePaths(int m, int n) {
//定义dp数组(先使用0初始化数组)
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
//初始化dp[i][0]和dp[0][j]
for(int i = 0; i < m; ++i) dp[i][0] = 1;
for(int j = 0; j < n; ++j) dp[0][j] = 1; //遍历
for(int i = 1; i < m; ++i){//[0,0]已经初始化了,因此i、j都需要从1开始
for(int j = 1; j < n; ++j){
dp[i][j] = dp[i][j - 1] + dp[i - 1][j];//递推公式
}
}
return dp[m - 1][n - 1];//注意,这里需要减1,因为数组是从0开始数的,而mn是从1开始的
}
};

不同路径II

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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:

    向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
    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

思路

这题是在上题的基础上增加了障碍物,主要区别在状态转换方程和dp数组初始化上

并且需要注意的是,本题是直接给了网格并在上面注明类障碍物的位置(0无障碍,1有障碍)

直接开始

五步走

1、确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i][j] :表示从(0 ,0)出发,到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。

2、确定递推公式

这里递推公式的核心部分和上题一样,但是需要增加额外的条件

当遇到障碍时,障碍后面的路径就没有办法走到了,因此需要保持为0

if(obstacleGrid[i][j] == 0){//没遇到障碍物时就正常计算dp数组的值
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}

3、确定dp数组初始化方式

因为引入了障碍,初始化方式会有所变化

还是拿之前的图来看

如果绿色和橙色部分(需要初始化的地方)有障碍物,那么从障碍物起,之后的位置都将标记为0,因为那些地方再也去不到了

(因为只能往右或下走)

于是初始化时需要加入条件

在上一题中,我们给出的初始化代码为:

vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));//初始值为0
if(int i = 0; i < m; ++i) dp[i][0] = 1;
if(int j = 0; j < n; ++j) dp[0][j] = 1;

本题中需要在for循环的结束条件中做改动

vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));//初始值为0
if(int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; ++i) dp[i][0] = 1;
if(int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; ++j) dp[0][j] = 1;

即在初始化绿色部分时,如果没遇到障碍物,正常初始化赋值;如果遇到了,就终止for循环,之后的位置保持值为0

(橙色部分同理)

4、确定遍历顺序

仍然是从左到右、从上到下,但在遍历过程中如果遇到障碍物,需要continue一下

for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
if(obstacleGrid[i][j] == 1) continue;
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}

5、打印dp数组

因为本题的逻辑相较于上题复杂了一些,所以有必要自己推算一下dp数组来确保结果的正确性

用示例1举例:

dp数组手动推导如图所示

完整代码

class Solution {
public:
int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
//创建dp数组
int m = obstacleGrid.size();
int n = obstacleGrid[0].size();
//如果在起点/终点出现障碍,直接返回0
if(obstacleGrid[0][0] == 1 || obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1) return 0;
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
//初始化dp数组
for(int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; ++i) dp[i][0] = 1;
for(int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; ++j) dp[0][j] = 1;
//遍历
for(int i = 1; i < m; ++i){
for(int j = 1; j < n; ++j){
if(obstacleGrid[i][j] == 1) continue;
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
};

注意:复制某些重复代码时,记得要修改完所有的对应值!!!

【LeetCode动态规划#02】图解不同路径I + II(首次涉及二维dp数组,)的相关教程结束。

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