【算法】【动态规划】动规dp解决不同路径两道经典OJ笔试题【力扣62-力扣63】超详细的动态规划入门详解，掌握动态规划的解题方法

【算法】【动态规划】动规dp解决不同路径两道经典OJ笔试题【力扣62-力扣63】超详细的动态规划入门详解，掌握动态规划的解题方法

作者: @小小Programmer
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• OJ练习1：62. 不同路径
  OJ练习2：63. 不同路径II

动态规划五部曲

• 确定dp数组的含义—也就是dp[i][j]或者dp[i]到底是指的是啥，自己心里要很清楚。
• 确定递推公式
• 初始化dp数组–如果我们要递推，一开始的dp值我们肯定要知道的啦
• 确定遍历顺序
• 举例推导dp数组

OJ.62 不同路径

题目描述

动态规划解法

我们一步一步按照方法来解决这道题目：
因为我们每走到一个地方，我们只有两种选择，向右或者向下
所以我们可以建立二位的dp数组，来存放每个点位的信息

1. dp[i][j] 存的是从(0,0)出发，到(i,j)的不同路径总数
2. dp[i][j]很明显->dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]
3. 初始化：从(0,0)->(i,0)或从(0,0)->(0,i)都是只有一条
4. 我们每个点位的dp[i][j]都依赖于前面或者上面的数组值，所以我们肯定是从前向后遍历
5. 我们可以尝试自己推导一下，看看能不能推出题目给的例子的答案，如果没问题，我们就基本可以确定，我们的思路没问题了。

完整代码：

class Solution {
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {
        vector<vector<int>>dp(m, vector<int>(n, 0));
        for (int i = 0; i < m; i++)dp[i][0] = 1;
        for (int i = 0; i < n; i++)dp[0][i] = 1;
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {//注意注意，这两个要从1开始遍历，因为0已经初始化好了，再0-1会越界
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};

深度优先搜索dfs解法

当然，由于这题的特殊性，我们除了用动态规划来处理之外，我们还可以用深度优先搜索的思想，搜索路径。

• 由于我们每到一个点，都只能向右或者向下走，所以，我们完全可以把这个路径看成二叉树的树枝，这个问题其实就变成一个简单的，二叉树找叶子节点的问题。

//解法1：深度优先搜索->看成一棵二叉树
//因为只能向右或者向下走，所以可以看成二叉树
class Solution {
private:
    int dfs(int i, int j, int m, int n) {
        if (i > m || j > n)return 0;//越界了
        if (i == m && j == n)return 1;//找到一条路
        return dfs(i + 1, j, m, n) + dfs(i, j + 1, m, n);
    }
public:
    int uniquePaths(int m, int n) {
        return dfs(1, 1, m, n);
    }
};
//这样深度优先搜索，其实非常费时间，因为它的本质其实是递归

两种方法效率对比

我们先来看效率比较：
动态规划法：
dfs：
其实我们可以发现，dfs其实是跑不过OJ的，因为当行和列比较大的时候，递归这种方法其实效率是非常低的，而在这道题里面，动态规划其实是迭代的方法，所以效率更高！

OJ.63 不同路径ll

题目描述

动态规划解法

其实这一题和上一题的区别就是多了个障碍物而已，只要我们再初始化的时候，遇到障碍物，就跳出循环即可。

初始化步骤：

遍历的的时候：

• 如果遍历到dp[i][j]的时候，发现(i,j)上有障碍物，说明这条路走不通了，直接跳过本次循环即可。

完整代码：

//OJ63 不同路径2
//这题与上一题的区别就是这题有障碍物
class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
        int m = obstacleGrid.size();
        int n = obstacleGrid[0].size();
        vector<vector<int>>dp(m, vector<int>(n, 0));
        //初始化
        for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++)
        //如果遇到障碍物，直接跳出循环
            dp[i][0] = 1;
        for (int i = 0; i < n && obstacleGrid[0][i] == 0; i++)
        //如果遇到障碍物，直接跳出循环
            dp[0][i] = 1;
        //开始遍历
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                if (obstacleGrid[i][j] == 1)continue;//如果遇到障碍物，直接continue跳过该层循环
                //上面这个continue的意思，就是留着(i,j)这个位置不处理了，它就是0，不用管它
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};

尾声

看到这里相信你对这两道OJ已经有一定的理解了，其实路径问题是一个非常经典的我们必须要掌握的问题。
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