力扣LeetCode: 63 不同路径Ⅱ

题目:

给定一个 m x n 的整数数组 grid。一个机器人初始位于 左上角(即 grid[0][0])。机器人尝试移动到 右下角(即 grid[m - 1][n - 1])。机器人每次只能向下或者向右移动一步。

网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。机器人的移动路径中不能包含 任何 有障碍物的方格。

返回机器人能够到达右下角的不同路径数量。

测试用例保证答案小于等于 2 * 10^9

示例 1:

力扣LeetCode: 63 不同路径Ⅱ_第1张图片

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2条不同的路径:
1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右

示例 2:

力扣LeetCode: 63 不同路径Ⅱ_第2张图片

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

解法:动态规划

class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector>& obstacleGrid) {
        int m = obstacleGrid.size(), n = obstacleGrid[0].size();
        vector> dp(m, vector(n, 0));
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            if (obstacleGrid[i][0])
                break;
            dp[i][0] = 1;
        }
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (obstacleGrid[0][j])
                break;
            dp[0][j] = 1;
        }
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                if (obstacleGrid[i][j])
                    continue;
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};

代码解释

  1. 初始化:

    • m 和 n 分别表示网格的行数和列数。

    • dp 是一个 m x n 的二维数组,用于存储到达每个格子的路径数。初始时,所有格子的路径数都设为 0

  2. 边界条件:

    • 首先处理第一列。如果某个格子是障碍物(obstacleGrid[i][0] == 1),那么从该格子开始往下的所有格子都无法到达,因此 dp[i][0] 保持为 0。否则,dp[i][0] 设为 1,因为只有一种路径(一直向下)可以到达该格子。

    • 然后处理第一行。如果某个格子是障碍物(obstacleGrid[0][j] == 1),那么从该格子开始往右的所有格子都无法到达,因此 dp[0][j] 保持为 0。否则,dp[0][j] 设为 1,因为只有一种路径(一直向右)可以到达该格子。

  3. 动态规划转移:

    • 对于每个格子 (i, j),如果它不是障碍物(obstacleGrid[i][j] == 0),那么到达该格子的路径数等于从上方格子 (i-1, j) 和左方格子 (i, j-1) 到达该格子的路径数之和,即 dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]

    • 如果该格子是障碍物,则 dp[i][j] 保持为 0,因为无法通过该格子。

  4. 返回结果:

    • 最终,dp[m-1][n-1] 存储的就是从左上角到右下角的不同路径数。

你可能感兴趣的:(LeetCode,leetcode,算法,动态规划,c++)