基础算法之——【动态规划之路径问题】1

今天更新动态规划路径问题1，后续会继续更新其他有关动态规划的问题！动态规划的路径问题，顾名思义，就是和路径相关的问题。当然，我们是从最简单的找路径开始！

• 动态规划的使用方法：
  1.确定状态并定义状态数组：（i，j）代表什么意思？dp[i][j]又是什么意思？
  2.确定状态转移方程，即递推公式
  3.确定边界条件并初始化
  4.确定遍历顺序
  5.状态转移
  6.输出结果

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一、LC 62 不同路径

LC 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（在下图中标记为 “Finish” ）。

问总共有多少条不同的路径？

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方法一：深度优先搜索

代码如下：

class Solution {
private:int dfs(int m,int n,int i,int j){//行或列有至少一个越界if(i>m||j>n) return 0;//到达终点(在竖直方向达到m，水平方向达到n，也即坐标达到（m,n))if(i==m && j==n) return 1;//递归搜索（左子树和右子树）return dfs(m,n,i+1,j)+dfs(m,n,i,j+1);}
public:int uniquePaths(int m, int n) {//从根节点开始遍历int cnt=dfs(m,n,1,1);return cnt;}
};

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方法二：动态规划（二维）

代码如下：

/*动态规划的使用方法：
1.确定状态并定义状态数组：（i，j）代表什么意思？dp[i][j]又是什么意思？
2.确定状态转移方程，即递推公式
3.确定边界条件并初始化
4.确定遍历顺序
5.状态转移
6.输出结果
*/
class Solution {public:int uniquePaths(int m, int n) {//定义一个状态数组，用来存方法数      int dp[101][101]={0};//初始化状态数组for(int i=0;i<m;i++){dp[i][0]=1;}for(int j=0;j<n;j++){dp[0][j]=1;}//遍历for(int i=1;i<m;i++){for(int j=1;j<n;j++){//状态转移dp[i][j]=dp[i][j-1]+dp[i-1][j];}}//返回结果return dp[m-1][n-1];}
};

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方法三：动态规划（一维）

代码如下：

class Solution {
public:int uniquePaths(int m, int n) {//定义一维状态数组  int dp[101]={0};//初始化数组值为1，即相对于二维数组第一行全是1for(int i=0;i<n;i++){dp[i]=1;}//遍历for(int i=1;i<m;i++){for(int j=1;j<n;j++){//状态转移：dp[j]指的是上一行的j,dp[j-1]指的是当前行左边的j；//每次状态转移都相当于先将上一行的运算拷贝过来，再加上从左面来的方案数dp[j]=dp[j-1]+dp[j];}}return dp[n-1];}
};

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方法四：排列组合

代码如下：

class Solution {
public:int uniquePaths(int m, int n) {long long numerator = 1; // 初始化分子int denominator = m - 1; // 初始化分母int count = m - 1;//定义分子的乘积项的个数int t = m + n - 2;//定义分子的最大乘积项while (count--) {//分子累乘count项numerator *= (t--);while (denominator != 0 && numerator % denominator == 0) {//约分（也即除以公因数）numerator /= denominator;//约去一个公因数denominator--;}}return numerator;}
};

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二、LC 63 不同路径II

LC 63 不同路径II
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”）。

现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？

网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。

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方法一：动态规划（二维）

代码如下：

 class Solution {
public:int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {//求出二维动态数组的行数int m=obstacleGrid.size();//求出二维动态数组的列数int n=obstacleGrid[0].size();//定义状态数组int dp[101][101]={0};//边界判断if(obstacleGrid[0][0]==1 || obstacleGrid[m-1][n-1]==1) return 0;//初始化状态数组dp[0][0]=1;//遍历for(int i=0;i<m;i++){for(int j=0;j<n;j++){//如果是障碍物，则此路不通，路径数归零if(obstacleGrid[i][j]==1){dp[i][j]=0;continue;}//状态转移，此处和上面的一样if(i>0 && j>0) dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];else if(i>0) dp[i][j]=dp[i-1][j];else if(j>0) dp[i][j]=dp[i][j-1];//也可以这样写
/*if(obstacleGrid[i][j]==0){//状态转移，此处和上面的一样if(i>0 && j>0) dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];else if(i>0) dp[i][j]=dp[i-1][j];else if(j>0) dp[i][j]=dp[i][j-1];}}else continue;
*/}}return dp[m-1][n-1];}
};

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方法二：动态规划（一维）

代码如下：

class Solution {
public:int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {if (obstacleGrid[0][0] == 1)return 0;vector<int> dp(obstacleGrid[0].size(),0);//初始化一维状态数组（第一行）for (int j = 0; j < dp.size() && obstacleGrid[0][j] == 0 ; ++j)if (j == 0)dp[j] = 1;elsedp[j] = dp[j-1];//for (int i = 1; i < obstacleGrid.size(); ++i)//行for (int j = 0; j < dp.size(); ++j){//列if (obstacleGrid[i][j] == 1)dp[j] = 0;else if (j != 0)dp[j] = dp[j] + dp[j-1];}return dp.back();//返回最后一个状态对应值}
};

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方法三：记忆化搜索

代码如下：

class Solution {
public:int m,n;vector<vector<int>>memo;vector<pair<int,int>>dir{{0,1},{1,0}};int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& ob) {n=ob.size();m=ob[0].size();if(ob[0][0]==1||ob[n-1][m-1]==1){return 0;}memo.resize(n,vector<int>(m,0));return dfs(ob,0,0);}int dfs(vector<vector<int>>&ob,int i,int j){if(memo[i][j]!=0){return memo[i][j];}if(i==n-1&&j==m-1){memo[i][j]=1;return 1;}int cur=0;for(auto &d:dir){int x=i+d.first;int y=j+d.second;if(x>=0&&x<n&&y>=0&&y<m&&ob[x][y]==0){cur+=dfs(ob,x,y);}}memo[i][j]=cur;return memo[i][j];}
};作者：Gallant MurdockrFZ
链接：https://leetcode.cn/problems/unique-paths-ii/solutions/2466610/dfsji-yi-hua-sou-suo-by-gallant-murdockr-e882/
来源：力扣（LeetCode）

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三、LC 64 最小路径和

LC 64 最小路径和
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。

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方法一：动态规划（二维）

代码如下：

class Solution {
public:int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {//定义一个二维状态数组int dp[201][201]={0};//初始化状态数组dp[0][0]=grid[0][0];//获得行数和列数int m=grid.size();int n=grid[0].size();for(int i=0;i<m;i++){for(int j=0;j<n;j++){//正常情况if(i>0 && j>0){dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j];}//边界条件else if(i>0) dp[i][j]=dp[i-1][j]+grid[i][j];else if(j>0) dp[i][j]=dp[i][j-1]+grid[i][j];}}return dp[m-1][n-1];}
};

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方法二：动态规划（一维）

代码如下：

class Solution {
public:int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {//获取行数和列数int m=grid.size();int n=grid[0].size();//定义一维状态数组int dp[201]={0};//初始化第一行dp[0]=grid[0][0];for(int i=1;i<n;i++){dp[i]=grid[0][i]+dp[i-1];}//状态转移（配合滚动数组优化）for(int i=1;i<m;i++){for(int j=0;j<n;j++){//左边界if(j==0) dp[j]+=grid[i][j];//其他情况else dp[j]=min(dp[j-1],dp[j])+grid[i][j];}}return dp[n-1];}
};

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我以前没怎么接触过动态规划，目前就是每天有空看看题，想想解题思路啥的，但愿有效果吧！