【CSDN 每日一练 ★★☆】【动态规划】最小路径和
【CSDN 每日一练 ★★☆】【动态规划】最小路径和
动态规划
题目
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
示例 1:

输入:grid = [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]
输出:7
解释:因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。
示例 2:
输入:grid = [[1,2,3],[4,5,6]]
输出:12
提示
- m == grid.length
- n == grid[i].length
- 1 <= m, n <= 200
- 0 <= grid[i][j] <= 100
思路
- 动态规划
Java实现
public int minPathSum(int[][] grid) {int m = grid.length;int n = grid[0].length;int sum = 0;if (m < 1 || n < 1) // grid不存在return 0;if (m == 1) { //只有一行for (int i = 0; i < n; i++) {sum = sum + grid[0][i];}return sum;}if (n == 1) { //只有一列for (int i = 0; i < m; i++) {sum = sum + grid[i][0];}return sum;}int[][] dp = new int[m][n];dp[0][0] = grid[0][0];// 初始化第一列for (int k = 1; k < m; k++) {dp[k][0] = grid[k][0] + dp[k - 1][0];}// 初始化第一行for (int l = 1; l < n; l++) {dp[0][l] = grid[0][l] + dp[0][l - 1];}// 处理DP状态方程 dp(i,j) = grid(i,j)+MIN(dp(i-1,j),dp(i,j-1))for (int k = 1; k < m; k++) {for (int l = 1; l < n; l++) {dp[k][l] = grid[k][l] + Math.min(dp[k - 1][l], dp[k][l - 1]);}}return dp[m - 1][n - 1];
}
相关文章:
【CSDN 每日一练 ★★☆】【动态规划】最小路径和
【CSDN 每日一练 ★★☆】【动态规划】最小路径和 动态规划 题目 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 示例 1&#x…...
前端学习之webpack的使用
概述 webpack是一个流行的前端项目构建工具(打包工具),可以解决当前web开发中所面临的问题。 webpack提供了友好的模块化支持,以及代码压缩混淆、处理js兼容问题、性能优化等强大的功能,从而让程序员把工作重心放到具…...
【java学习—十一】泛型(1)
文章目录 1. 为什么要有泛型Generic2. 泛型怎么用2.1. 泛型类2.2. 泛型接口2.3. 泛型方法 3. 泛型通配符3.1. 通配符3.2. 有限制的通配符 1. 为什么要有泛型Generic 泛型,JDK1.5新加入的,解决数据类型的安全性问题,其主要原理是在类声明时通过…...
CN考研真题知识点二轮归纳(4)
持续更新,上期目录: CN考研真题知识点二轮归纳(4)https://blog.csdn.net/jsl123x/article/details/134135134?spm1001.2014.3001.5501 1.既可以扩展网段又是二层的设备 网段一般指一个计算机网络中使用同一物理层设备ÿ…...
ROS学习笔记(4):ROS架构和通讯机制
前提 前4篇文章以及帮助大家快速入门ROS了,而从第5篇开始我们会更加注重知识积累。同时我强烈建议配合B站大学的视频一起服用。 1.ROS架构三层次: 1.基于Linux系统的OS层; 2.实现ROS核心通信机制以及众多机器人开发库的中间层;…...
深度新闻稿件怎么写?新闻稿怎么写得有深度?
深度新闻稿件,顾名思义,是对新闻事件进行深入挖掘和分析的稿件。它不仅仅是对事件的简单报道,更注重对事件背后的社会现象、原因、影响等方面进行深度剖析,从而使读者能够全面、深入地了解事件。这种稿件要求作者具备较高的新闻敏…...
百度智能云千帆大模型平台黑客马拉松报名开启!
比赛简介 创造是生成式 AI 的核心。无论是智能导购带来的线上购物体验升级,还是主图生成带来的素材生产效率提升,又或是游戏场景的快速设置、智能 NPC 的全新交互、数字广告的精准推荐和个性化定制,亦或者是为学生提供更符合真实的口语练习环…...
数据库 | 看这一篇就够了!最全MySQL数据库知识框架!
大家好! 作为一名程序员,每天和各种各样的“数据库”打交道,已经成为我们的日常。当然,立志成为一名超级架构师的我,肯定要精通这项技能。咳咳!不过饭还是要一口一口吃的,“数据库”这个内容实在…...
Android 控件背景实现发光效果
主要实现的那种光晕效果:中间亮,四周逐渐变淡的。 这边有三种发光效果,先上效果图。 第一种、圆形发光体 实现代码:新建shape_light.xml,导入以下代码。使用时,直接给view设置为background。 <?xml …...
安全狗亮相厦门市工信领域数据安全宣贯培训会
10月31日,厦门市工业和信息化局(市大数据管理局)顺利举办厦门市工信领域数据安全宣贯培训。 作为国内云原生安全领导厂商,安全狗以厦门市工业领域数据安全管理支撑单位身份受邀出席此次会议。 据悉,此次活动旨在贯彻…...
最长回文子串
问题 给你一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。 如果字符串的反序与原始字符串相同,则该字符串称为回文字符串。 示例 1: 输入:s "babad" 输出:"bab" 解释:"aba" 同…...
从瀑布模式到水母模式:ChatGPT引领软件研发的革新之路
ChatGPT引领软件研发的革新之路 概述操作建议本书优势 内容简介作者简介专家推荐读者对象目录直播预告写在末尾: 主页传送门:📀 传送 概述 计算机技术的发展和互联网的普及,使信息处理和传输变得更加高效,极大地改变了…...
一种使用wireshark快速分析抓包文件amr音频流的思路方法
解决方案: 1. 使用wireshark过滤amr,并导出原始数据文件; 2.使用ue的二进制编辑模式,编辑该文件,添加amr头,6个字节数据“#!AMR”,字节数据为 23 21 41 4D 52 0A 3.修正格式:通过抓包发现&#…...
银河麒麟x86版、银河麒麟arm版操作系统编译zlmediakit
脚本 # 安装依赖 gcc-c.x86_64 这个不加的话会有问题 sudo yum -y install gcc gcc-c libssl-dev libsdl-dev libavcodec-dev libavutil-dev ffmpeg git openssl-devel gcc-c.x86_64mkdir -p /home/zenglg cd /home/zenglg git clone --depth 1 https://gitee.com/xia-chu…...
InnoDB - 双写机制
双写机制用于提高数据持久性和可靠性。 双写机制的核心思想是,将写操作先写入一个临时缓冲区,然后再写入实际的数据文件。这个临时缓冲区通常是固定大小的内存缓冲区,称为双写缓冲。这个机制的主要目的是避免数据文件在写入时出现损坏或数据…...
【蓝桥杯选拔赛真题08】C++最大值最小值平均值 青少年组蓝桥杯C++选拔赛真题 STEMA比赛真题解析
目录 C/C++最大值最小值平均值 一、题目要求 1、编程实现 2、输入输出 二、算法分析</...
软考高级系统架构设计师系列之:系统开发基础知识、项目管理、信息安全和网络安全、计算机网络章节选择题详解
软考高级系统架构设计师系列之:系统开发基础知识、项目管理、信息安全和网络安全、计算机网络章节选择题详解 一、产品配置二、需求管理三、需求跟踪四、软件生命周期五、RUP六、耦合与内聚七、软件文档八、软件需求九、软件活动十、项目时间管理十一、需求管理十二、项目范围…...
0基础学习PyFlink——时间滑动窗口(Sliding Time Windows)
在《0基础学习PyFlink——时间滚动窗口(Tumbling Time Windows)》我们介绍了不会有重复数据的时间滚动窗口。本节我们将介绍存在重复计算数据的时间滑动窗口。 关于滑动窗口,可以先看下《0基础学习PyFlink——个数滑动窗口(Sliding Count Windows&#x…...
API安全之《大话:API的前世今生》
写在前面:本文结合API使用的业界现状,系统性地阐述API的基本概念、发展历史、表现形式等基础内容,主要包含以下内容: 1.什么是API 2.API的发展历史 3.现代API常用消息格式 4.top N 互联网企业API 使用现状 当前的世界是一个信…...
H5或者Vue实现二维码识别
前言 1、扫码识别库采用开源的zxing/library 2、支持js,Vue,lit等实现 原文章地址和代码仓库地址 1、在界面创建video标签用来显示摄像头内容 <!-- 视区 --><!-- lit写法 --> <video ${ref(this.videoRef)} class"xy-scan-wrap…...
XML Group端口详解
在XML数据映射过程中,经常需要对数据进行分组聚合操作。例如,当处理包含多个物料明细的XML文件时,可能需要将相同物料号的明细归为一组,或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码,增加了开…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
MVC 数据库
MVC 数据库 引言 在软件开发领域,Model-View-Controller(MVC)是一种流行的软件架构模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系,以…...
学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1
每日一言 生活的美好,总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件:OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写,"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...
什么是Ansible Jinja2
理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具,可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板,允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板,并通…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...
处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的
修改bug思路: 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑:async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...
Ubuntu系统多网卡多相机IP设置方法
目录 1、硬件情况 2、如何设置网卡和相机IP 2.1 万兆网卡连接交换机,交换机再连相机 2.1.1 网卡设置 2.1.2 相机设置 2.3 万兆网卡直连相机 1、硬件情况 2个网卡n个相机 电脑系统信息,系统版本:Ubuntu22.04.5 LTS;内核版本…...
【堆垛策略】设计方法
堆垛策略的设计是积木堆叠系统的核心,直接影响堆叠的稳定性、效率和容错能力。以下是分层次的堆垛策略设计方法,涵盖基础规则、优化算法和容错机制: 1. 基础堆垛规则 (1) 物理稳定性优先 重心原则: 大尺寸/重量积木在下…...
k8s从入门到放弃之HPA控制器
k8s从入门到放弃之HPA控制器 Kubernetes中的Horizontal Pod Autoscaler (HPA)控制器是一种用于自动扩展部署、副本集或复制控制器中Pod数量的机制。它可以根据观察到的CPU利用率(或其他自定义指标)来调整这些对象的规模,从而帮助应用程序在负…...
