题目详细:LeetCode.62
有点简单呀,做类似这种题型时,最好就是先画图:
m == 1 || n == 1
时,即只有一列或一行时,那么其不同路径总数都只有一条详细的解题思路我都写在注释里了,也可查阅:《代码随想录》— 不同路径
Java解法(动态规划):
class Solution {public int uniquePaths(int m, int n) {// 只有一列或一行时,那么其不同路径总数都只有一条if(m == 1 || n == 1){return 1;}// 主要初始化第一行和第一列的不同路径数都为1int[][] map = new int[m][n];for(int i = 0; i < m; i++){Arrays.fill(map[i], 1);}// 动态规划:从左往右,从上往下,计算到达每一个格子的不同路径总数for(int i = 1, j = 1; i < m;){// 递推公式map[i][j] = map[i - 1][j] + map[i][j - 1];// 先从左往右j++;if(j == n){// 到达右边界后,初始化列的下标j = 1;// 从上往下i++;}}return map[m - 1][n - 1];}
}
题目详细:LeetCode.63
与上一题的区别在于这道题增加了障碍物,不过思路也不难,只要注意以下几点:
那么只要根据以上三点,进行相对应的逻辑处理即可,累计格子的不同路径数目的思路与上一题的思路无异,详细的解题思路我都写在注释里了,也可查阅:《代码随想录》— 不同路径 II
Java解法(动态规划):
class Solution {public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {int m = obstacleGrid.length, n = obstacleGrid[0].length;// 特判,当障碍物出现在终点或起点时,不同路径总数都为0if(obstacleGrid[0][0] == 1 || obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1){return 0;}// 定义一个辅助二维数组dp,防止直接操作原数组时,出现obstacleGrid[i][j] == 1的情况,将障碍物的表示数值累加进路径总数中int[][] dp = new int[m][n];// 对第一列和第一行进行赋值,路径总数为1,但是当路线上出现障碍物时,其后续的格子的路径总数都为0for(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;}// 从左往右,从上往下记录到达每个格子的不同路径数目// 这里利用二维数组dp来记录到达各个格子的路径总数// 而obstacleGrid相当于地图,仅用于判断是否出现障碍物for(int i = 1, j = 1; i < m;){if(i >= m || j >= n) break;// 格子没障碍物才进行累计,有障碍物的格子其路径总数默认为0if(obstacleGrid[i][j] == 0)dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];if(n == ++j){j = 1;i++;}}return dp[m - 1][n - 1];}
}
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