题目

Follow up for "Unique Paths":

Now consider if some obstacles are added to the grids. How many unique paths would there be?

An obstacle and empty space is marked as 1 and 0 respectively in the grid.

For example,

There is one obstacle in the middle of a 3x3 grid as illustrated below.

  1. [
  2. [0,0,0],
  3. [0,1,0],
  4. [0,0,0]
  5. ]

The total number of unique paths is 2.

Note: m and n will be at most 100.

题解:

这道题大体想法跟Unique Path是一样的。

只是要单独考虑下障碍物对整个棋盘的影响。

先看看初始条件会不会受到障碍物的影响。

假设整个棋盘只有一行,那么在第i个位置上设置一个障碍物后,说明位置i到最后一个格子这些路都没法走了。

如果整个棋盘只有一列,那么第i位置上的障碍物,也会影响从第i位置往后的路。

所以说明,在初始条件时,如果一旦遇到障碍物,障碍物后面所有格子的走法都是0。

再看求解过程,当然按照上一题的分析dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] 的递推式依然成立(机器人只能向下或者向右走嘛)。但是,一旦碰到了障碍物,那么这时的到这里的走法应该设为0,因为机器人只能向下走或者向右走,所以到这个点就无法通过。

处理完障碍物的特殊问题,依照unique paths改一下代码就好。

代码如下:

  1.  1    public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {  
  2.  2         int m = obstacleGrid.length;  
  3.  3         int n = obstacleGrid[0].length;  
  4.  4         
  5.  5         if(m==0||== 0)  
  6.  6             return 0; 
  7.  7         
  8.  8         if(obstacleGrid[0][0] == 1 || obstacleGrid[m-1][n-1] == 1)  
  9.  9             return 0; 
  10.              
  11.          int[][] dp = new int[m][n]; 
  12.          
  13.          dp[0][0] = 1;  
  14.          for(int i = 1; i < n; i++){  
  15.              if(obstacleGrid[0][i] == 1)  
  16.                  dp[0][i] = 0;  
  17.              else 
  18.                  dp[0][i] = dp[0][i-1];  
  19.          }  
  20.          
  21.          for(int i = 1; i < m; i++){  
  22.              if(obstacleGrid[i][0] == 1)  
  23.                  dp[i][0] = 0;  
  24.              else 
  25.                  dp[i][0] = dp[i-1][0];  
  26.          }  
  27.          
  28.          for(int i = 1; i < m; i++){  
  29.              for(int j = 1; j < n; j++){  
  30.                  if(obstacleGrid[i][j] == 1)  
  31.                      dp[i][j] = 0;  
  32.                  else  
  33.                      dp[i][j] = dp[i][j-1] + dp[i-1][j];  
  34.              }  
  35.          }  
  36.          return dp[m-1][n-1];  
  37.      } 

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