最小路径和
题目描述:给定一个包含非负整数的
m x n
网格grid
,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。说明:每次只能向下或者向右移动一步。
示例说明请见LeetCode官网。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/probl...
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解法一:穷举法 递归
递归方法
minPathSum
的参数为当前的坐标和当前的路径和,递归过程如下:
- 如果当前坐标已经是走到右下角了,判断当前的路径和是否比已有的最小值小,如果是,则更新最小值;
- 如果当前坐标走到最右边了,则坐标往下移,递归处理;
- 如果当前坐标走到最下边了,则坐标往右移,递归处理;
- 如果当前坐标不在边上,则需要递归2次分别往下移和往右移。
最后,返回最小值。
解法二:动态规划
- 首先,声明一个和grid同样大小的二维数组dp用来存储到达相应单元格的累加值;
- 初始化第一列的值;
- 初始化第一行的值;
- 然后遍历后面的单元格,取左边和上边较小的值赋值;
- 最后返回
dp[rows - 1][columns - 1]
即为最小的和。
public class LeetCode_064 {
private static int result = Integer.MAX_VALUE;
/**
* 穷举法 递归
*
* @param grid
* @return
*/
public static int minPathSum(int[][] grid) {
minPathSum(grid, 0, 0, 0);
return result;
}
private static void minPathSum(int[][] grid, int x, int y, int sum) {
sum += grid[x][y];
// 走到右下角的单元格
if (x == grid.length - 1 && y == grid[0].length - 1) {
result = Math.min(sum, result);
return;
}
if (x == grid.length - 1) {
// 走到最后一行,往右走
minPathSum(grid, x, y + 1, sum);
} else if (y == grid[0].length - 1) {
// 走到最后一列,往下走
minPathSum(grid, x + 1, y, sum);
} else {
// 往下走
minPathSum(grid, x, y + 1, sum);
// 往右走
minPathSum(grid, x + 1, y, sum);
}
}
/**
* 动态规划
*
* @param grid
* @return
*/
public static int minPathSum2(int[][] grid) {
if (grid == null || grid.length == 0 || grid[0].length == 0) {
return 0;
}
int rows = grid.length, columns = grid[0].length;
int[][] dp = new int[rows][columns];
dp[0][0] = grid[0][0];
/**
* 初始化第一列的值
*/
for (int i = 1; i < rows; i++) {
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0];
}
/**
* 初始化第一行的值
*/
for (int j = 1; j < columns; j++) {
dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j];
}
/**
* 当前的单元格取较小值
*/
for (int i = 1; i < rows; i++) {
for (int j = 1; j < columns; j++) {
dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j];
}
}
return dp[rows - 1][columns - 1];
}
public static void main(String[] args) {
int[][] grid = new int[][]{{1, 3, 1}, {1, 5, 1}, {4, 2, 1}};
System.out.println(minPathSum(grid));
System.out.println(minPathSum2(grid));
}
}
【每日寄语】 穷人缺什么:表面缺资金,本质缺野心,脑子缺观念,机会缺了解,骨子缺勇气,改变缺行动,事业缺毅力。
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