Longest Descending Path
给出一个矩阵,求矩阵中从某个点开始,最长的下降路径。路径可以走上下左右四个方向。求最长路径的长度。
1 2 3 4 5 6 7 8
其中一条最长路径是
8 7 6 5 1
记忆化搜索
复杂度
时间 O(N) 空间 O(1)
思路
最简单的方法就是对每个点都向四个方向进行深度优先搜索,找到最长的下降路径。然而我们可以用动态规划的方法,减少一些重复计算,如果我们已经算出从点(i, j)开始的最长路径,则不用再计算一遍,所以在深度优先搜索中,要递归的记录下路径上这些点的长度:也就是以这些点为起点,能达到的最长路径长度。
代码
public class Ski {
// 一个全局矩阵记录每个点能开始的最长路径
int[][] dp;
public int getLongestPath(int[][] matrix){
dp = new int[matrix.length][matrix[0].length];
int max = 0;
for(int i = 0; i < matrix.length; i++){
for(int j = 0; j < matrix[0].length; j++){
// 对每个点开始深度优先搜索
dp[i][j] = dfs(i, j, matrix);
// 看是否有必要更新全局最大长度
if(dp[i][j] > max){
max = dp[i][j];
}
}
}
return max;
}
public int dfs(int i, int j, int[][] m){
// 如果已经计算过,则直接返回
if(dp[i][j] != 0){
return dp[i][j];
}
int length = 1;
// 递归上下左右
if(i > 0 && m[i - 1][j] < m[i][j]){
length = Math.max(dfs(i - 1, j, m) + 1, length);
}
if(j > 0 && m[i][j - 1] < m[i][j]){
length = Math.max(dfs(i, j - 1, m) + 1, length);
}
if(i < m.length - 1 && m[i + 1][j] < m[i][j]){
length = Math.max(dfs(i + 1, j, m) + 1, length);
}
if(j < m[0].length - 1 && m[i][j + 1] < m[i][j]){
length = Math.max(dfs(i, j + 1, m) + 1, length);
}
dp[i][j] = length;
return length;
}
}
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