LeetCode第63题 - 不同路径 II
题目
解答
class Solution {public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {int m = obstacleGrid.length;int n = obstacleGrid[0].length;if (obstacleGrid[0][0] == 1) {return 0;}if (obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1) {return 0;}int[][] dp = new int[m][n];dp[0][0] = 1;for (int i = 1, imax = m; i < imax; ++i) {if (obstacleGrid[i][0] == 1) {dp[i][0] = 0;} else {dp[i][0] = dp[i - 1][0];}}for (int j = 1, jmax = n; j < jmax; ++j) {if (obstacleGrid[0][j] == 1) {dp[0][j] = 0;} else {dp[0][j] = dp[0][j - 1];}}for (int i = 1, imax = m; i < imax; ++i) {for (int j = 1, jmax = n; j < jmax; ++j) {if (obstacleGrid[i][j] == 1) {dp[i][j] = 0;} else {if (obstacleGrid[i - 1][j] == 0) {dp[i][j] += dp[i - 1][j];}if (obstacleGrid[i][j - 1] == 0) {dp[i][j] += dp[i][j - 1];}}}}return dp[m - 1][n - 1];}
}
要点
本题目充分说明,使用动态规划解题时,初始值很重要。
另外,假如起点和终点均为障碍物的话,可以直接返回,不需要执行后续的求解操作。
准备的用例,如下
@Before
public void before() {t = new Solution();
}@Test
public void test001() {assertEquals(2, t.uniquePathsWithObstacles(new int[][] { { 0, 0, 0 }, { 0, 1, 0 }, { 0, 0, 0 } }));
}@Test
public void test002() {assertEquals(1, t.uniquePathsWithObstacles(new int[][] { { 0, 1 }, { 0, 0 } }));
}@Test
public void test003() {assertEquals(1, t.uniquePathsWithObstacles(new int[][] { { 0, 0 } }));
}@Test
public void test004() {assertEquals(0, t.uniquePathsWithObstacles(new int[][] { { 0, 0 }, { 1, 1 }, { 0, 0 } }));
}@Test
public void test005() {assertEquals(0, t.uniquePathsWithObstacles(new int[][] { { 0, 0 }, { 0, 1 } }));
}@Test
public void test006() {assertEquals(0, t.uniquePathsWithObstacles(new int[][] { { 1, 0 }, { 0, 0 } }));
}@Test
public void test007() {assertEquals(0, t.uniquePathsWithObstacles(new int[][] { { 0, 1, 0, 0, 0 }, { 1, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0 } }));
}
相关文章:
LeetCode第63题 - 不同路径 II
题目 解答 class Solution {public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {int m obstacleGrid.length;int n obstacleGrid[0].length;if (obstacleGrid[0][0] 1) {return 0;}if (obstacleGrid[m - 1][n - 1] 1) {return 0;}int[][] dp new int[m][n];dp…...
python+django网上银行业务综合管理系统vue_bvj8b
本课题主要研究如何用信息化技术改善传统网上银行综合管理行业的经营和管理模式,简化网上银行综合管理的难度,根据管理实际业务需求,调研、分析和编写系统需求文档,设计编写符合银行需要的系统说明书,绘制数据库结构模…...
【软件工程】走进瀑布模型:传统软件开发的经典之路
🍎个人博客:个人主页 🏆个人专栏: 软件工程 ⛳️ 功不唐捐,玉汝于成 目录 前言: 正文 主要阶段: 优点: 缺点: 应用范围: 结语 我的其他博客 前言&am…...
两个字符串间的最短路径问题 (100%用例)C卷 (JavaPythonNode.jsC语言C++)
给定两个字符串,分别为字符串A与字符串B。例如A字符串为ABCABBA,B字符串为CBABAC可以得到下图m*n的二维数组,定义原点为(0,0),终点为(m,n),水平与垂直的每一条边距离为1,映射成坐标系如下图 从原点(0,0)到(0,A)为水平边,距离为1,从(0,A)到(A,C)为垂直边,距离为1;假设两…...
通过ADB来实现脚本来控制手机
ADB 简介 adb的全称为Android Debug Bridge,安卓调试桥,可以通过调试命令来控制手机,诸如开机,关机等按键控制;或者启动,关闭应用;异或进行触摸模拟. 通过学习adb,可以实现简单的脚本控制,最大的特点是不需要root,对于普通手机都可以进行,帮助我们完成一些简单的重复性事件,…...
机器学习之K-means聚类
概念 K-means是一种常用的机器学习算法,用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法,它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组(簇)。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇,其中每个样本属于与其最近的簇中心。 以下是K-means算法的基本步骤: 选择簇的数量(K值)…...
SSH 端口转发:如何将服务绑定到本地 IP 地址
在日常工作中,我们经常需要访问位于远程服务器上的服务,如数据库、Web 应用程序或其他类型的服务器。直接访问这些服务可能会因为安全限制或网络配置而变得复杂或不可能。这时,SSH 端口转发就成了我们的得力助手。在本篇博客中,我…...
回归预测 | MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型 (多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型 (多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实ZOA-LSTM基于斑马优化算法优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型 (…...
python实现图像的二维傅里叶变换——冈萨雷斯数字图像处理
原理 二维傅里叶变换是一种在图像处理中常用的数学工具,它将图像从空间域(我们通常看到的像素排列)转换到频率域。这种变换揭示了图像的频率成分,有助于进行各种图像分析和处理,如滤波、图像增强、边缘检测等。 在数学…...
We are a team - 华为OD统一考试
OD统一考试 题解: Java / Python / C 题目描述 总共有 n 个人在机房,每个人有一个标号 (1<标号<n) ,他们分成了多个团队,需要你根据收到的 m 条消息判定指定的两个人是否在一个团队中,具体的: 消息构成为 a b …...
NFC物联网智慧校园解决方案
近场通信(Near Field Communication,NFC)又称近距离无线通信,是一种短距离的高频无线通信技术,允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输交换数据。这个技术由免接触式射频识别(RFID)发展而来,并兼容 RFID,主要用于…...
鸿蒙系列--组件介绍之容器组件
一、Badge 描述:给其他组件添加标记 子组件:支持单个子组件 1.创建数字标记 Badge(value: {count: number, position?: BadgePosition, maxCount?: number, style: BadgeStyle}) 2.创建字符串标记 Badge(value: {value: string, position?: Badge…...
perl使用find函数踩坑
前言 写了一个脚本可以同时检查多个仿真log文件,并生成html表格。按照文件修改时间从新到旧排序。但是一直无法使用stat函数获取修改时间。 结论:find函数会改变程序执行的当前目录,find(\&process_files, $dir);函数是在$dir目录下运行…...
Java IDEA JUnit 单元测试
JUnit是一个开源的 Java 单元测试框架,它使得组织和运行测试代码变得非常简单,利用JUnit可以轻松地编写和执行单元测试,并且可以清楚地看到哪些测试成功,哪些失败 JUnit 还提供了生成测试报告的功能,报告不仅包含测试…...
深入理解 c++ 函数模板
函数模板是C中的一种强大特性,它允许程序员编写一个可以处理多种数据类型的函数。通过使用模板,我们可以编写一次函数,然后在多种数据类型上使用它,这大大提高了代码的复用性。 1. 基本概念 函数模板是一种参数化类型的工具&…...
系列十二、Linux中安装Zookeeper
一、Linux中安装Zookeeper 1.1、下载安装包 官网:Index of /dist/zookeeper/zookeeper-3.4.11 我分享的链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/14Hugqxcgp89f2hqGWDwoBw?pwdyyds 提取码:yyds 1.2、上传至/opt目录 1.3、解…...
k8s之陈述式资源管理
1.kubectl命令 kubectl version 查看k8s的版本 kubectl api-resources 查看所有api的资源对象的名称 kubectl cluster-info 查看k8s的集群信息 kubectl get cs 查看master节点的状态 kubectl get pod 查看默认命名空间内的pod的信息 kubectl get ns 查看当前集群所有的命…...
7天玩转 Golang 标准库之 http/net
在构建web应用时,我们经常需要处理HTTP请求、做网页抓取或者搭建web服务器等任务,而Go语言在这方面为我们提供了强大的内置工具:net/http标准库,它为我们操作和处理HTTP协议提供了便利。 基础用法 一:处理HTTP请求 首…...
钡铼技术集IO数据采集可编程逻辑控制PLC无线4G环保物联网关
背景 数据采集传输对于环保企业进行分析和决策是十分重要的,而实时数据采集更能提升环保生产的执行力度,从而采取到更加及时高效的措施。因此实时数据采集RTU成为环保企业的必备产品之一。 产品介绍 在推进环保行业物联网升级过程中,环保RTU在…...
STM32CubeMX教程10 RTC 实时时钟 - 周期唤醒、闹钟A/B事件和备份寄存器
目录 1、准备材料 2、实验目标 3、实验流程 3.0、前提知识 3.1、CubeMX相关配置 3.1.1 、时钟树配置 3.1.2、外设参数配置 3.1.3 、外设中断配置 3.2、生成代码 3.2.1、外设初始化函数调用流程 3.2.2、外设中断函数调用流程 3.2.3、添加其他必要代码 4、常用函数 …...
突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器
如题,在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈,发现是VSCode版本自动更新惹的祸!!! 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了,我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...
聊聊 Pulsar:Producer 源码解析
一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台,以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中,Producer(生产者) 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...
【分享】推荐一些办公小工具
1、PDF 在线转换 https://smallpdf.com/cn/pdf-tools 推荐理由:大部分的转换软件需要收费,要么功能不齐全,而开会员又用不了几次浪费钱,借用别人的又不安全。 这个网站它不需要登录或下载安装。而且提供的免费功能就能满足日常…...
Python Ovito统计金刚石结构数量
大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...
C++.OpenGL (20/64)混合(Blending)
混合(Blending) 透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...
在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)
考察一般的三次多项式,以r为参数: p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]; 此多项式的根为: 尽管看起来这个多项式是特殊的,其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...
MySQL 8.0 事务全面讲解
以下是一个结合两次回答的 MySQL 8.0 事务全面讲解,涵盖了事务的核心概念、操作示例、失败回滚、隔离级别、事务性 DDL 和 XA 事务等内容,并修正了查看隔离级别的命令。 MySQL 8.0 事务全面讲解 一、事务的核心概念(ACID) 事务是…...
Python 高级应用10:在python 大型项目中 FastAPI 和 Django 的相互配合
无论是python,或者java 的大型项目中,都会涉及到 自身平台微服务之间的相互调用,以及和第三发平台的 接口对接,那在python 中是怎么实现的呢? 在 Python Web 开发中,FastAPI 和 Django 是两个重要但定位不…...
Appium下载安装配置保姆教程(图文详解)
目录 一、Appium软件介绍 1.特点 2.工作原理 3.应用场景 二、环境准备 安装 Node.js 安装 Appium 安装 JDK 安装 Android SDK 安装Python及依赖包 三、安装教程 1.Node.js安装 1.1.下载Node 1.2.安装程序 1.3.配置npm仓储和缓存 1.4. 配置环境 1.5.测试Node.j…...
