题目描述

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。

问总共有多少条不同的路径?

例如,上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径?

说明: mn 的值均不超过 100。

示例 1:

输入: m = 3, n = 2
输出: 3
解释:
从左上角开始,总共有 3 条路径可以到达右下角。
1. 向右 -> 向右 -> 向下
2. 向右 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向右

示例 2:

输入: m = 7, n = 3
输出: 28

解题思路

和爬楼梯问题的思路类似,使用动态规划法解决。

设到达终点的路径数目为F(m,n)F(m,n)只与前两个状态有关,即走到(m,n)点的路径数等于走到(m-1,n)的路径数加上走到(m,n-1)的路径数目,用递推公式表示就是F(m,n) = F(m-1,n)+F(m,n-1)

想要知道F(m-1,n)就要知道F(m-2,n)F(m-1,n-1),同理,想要知道F(m,n-1)就要知道F(m-1,n-1)F(m,n-2),如此递推下去,到边缘,我们知道了F(0,0),F(0,1),F(1,0)就可以知道所有的 F 值。而我们可以直接得到:

F(0,0) = 1;
F(0,1) = 1;
F(1,0) = 1;

因为机器人只能向下或者向右走,所以实际上F(0,n) = 1以及F(m,0) = 1,这就是初始化条件。我们再自底向上解决问题,使用一个二维数组存放 F 值,直到得到最后的F(m,n)

Java 实现

public int uniquePaths (int m, int n) {
int[][] matrix = new int[m][n]; for (int i = 0; i < m; i++) {
matrix[i][0] = 1;
}
for (int j = 0; j < n; j++) {
matrix[0][j] = 1;
}
for (int i = 1; i < m; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
matrix[i][j] = matrix[i - 1][j] + matrix[i][j - 1];
}
}
return matrix[m - 1][n - 1];
}

心得体会

本题实际上就是爬楼梯问题的二维化,关于爬楼梯问题,可以参考我之前写过的一篇文章

【LeetCode】62-不同路径的更多相关文章

  1. Java实现 LeetCode 62 不同路径

    62. 不同路径 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为"Start" ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角(在下图中 ...

  2. LeetCode.62——不同路径

    问题描述: 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为"Start" ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 ...

  3. LeetCode 62.不同路径(C++)

    一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”). 问总共有多 ...

  4. LeetCode 62 不同路径

    一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” ).机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角.问总共有多少条不同的路径? 示例 1: 输入: ...

  5. [LeetCode] 62. 不同路径 ☆☆☆(动态规划)

    动态规划该如何优化 描述 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Fi ...

  6. leetcode 62. 不同路径(C++)

    一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”). 问总共有多 ...

  7. Leetcode之动态规划(DP)专题-62. 不同路径(Unique Paths)

    Leetcode之动态规划(DP)专题-62. 不同路径(Unique Paths) 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” ). 机器人每次只能向下或者向 ...

  8. LeetCode 64. 最小路径和(Minimum Path Sum) 20

    64. 最小路径和 64. Minimum Path Sum 题目描述 给定一个包含非负整数的 m x n 网格,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 ...

  9. LeetCode:简化路径【71】

    LeetCode:简化路径[71] 题解参考天码营:https://www.tianmaying.com/tutorial/LC71 题目描述 给定一个文档 (Unix-style) 的完全路径,请进 ...

  10. LeetCode 71.简化路径

    LeetCode 71.简化路径 题目描述: 以 Unix 风格给出一个文件的绝对路径,你需要简化它.或者换句话说,将其转换为规范路径.在 Unix 风格的文件系统中,一个点(.)表示当前目录本身:此 ...

随机推荐

  1. Spring IoC源码解析之invokeBeanFactoryPostProcessors

    一.Bean工厂的后置处理器 Bean工厂的后置处理器:BeanFactoryPostProcessor(触发时机:bean定义注册之后bean实例化之前)和BeanDefinitionRegistr ...

  2. ZooKeeper实现同步屏障(Barrier)

    按照维基百科的解释:同步屏障(Barrier)是并行计算中的一种同步方法.对于一群进程或线程,程序中的一个同步屏障意味着任何线程/进程执行到此后必须等待,直到所有线程/进程都到达此点才可继续执行下文. ...

  3. 循环while和for

    1.循环语句的基本操作 #while循环使用,其中break是用来结束当前循环的 count = 0 while True: print(count) count += 1 if count == 3 ...

  4. 纯数据结构Java实现(0/11)(开篇)

    为嘛要写 本来按照我的风格,其实很不喜欢去写这些细节的东西,因为笔记上直接带过了. 本来按照我的风格,如果要写,那也是直接上来就干,根本不解释这些大纲,参考依据. 本来按照我的风格,不想太显山露水,但 ...

  5. SQL Server避免漏加where条件导致的批量误操作

    很多开发人员,包括数据库管理员都有马失前蹄的时候,update/delete时忘记了添加where条件,导致不必要的麻烦.一旦失误,必须要尝试各种恢复手段来恢复数据,尤其是正在使用的生产数据库,造成的 ...

  6. Python数据分析之numpy数组全解析

    1 什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础库,多用于大型.多维数据上执行数值计算. 在NumPy 中,最重要的对象是 ...

  7. 服务器小白的我,是如何将 node+mongodb 项目部署在服务器上并进行性能优化的

    前言 本文讲解的是:做为前端开发人员,对服务器的了解还是小白的我,是如何一步步将 node+mongodb 项目部署在阿里云 centos 7.3 的服务器上,并进行性能优化,达到页面 1 秒内看到 ...

  8. silverlight中递归构造无限级树treeview+checkbox

    两个实体,其实一个实体也能构造出来,我这里是为了增加一个 checkbox //第一个实体 public class person { public int no { get; set; } publ ...

  9. .NetCore从零开始使用Skywalking分布式追踪系统

    本文将从0开妈搭建两个webapi项目,使用Skywalking来追踪他们之间的调用关系及响应时间.开发环境为VisualStudio2019 1:安装Skywalking,可参考:https://w ...

  10. Attention机制的精要总结,附:中英文机器翻译的实现!

    1. 什么是Attention机制 在"编码器-解码器(seq2seq)"⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息.当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最 ...