LeetCode第62题(动态规划):不同路径
LeetCode第62题(动态规划):不同路径
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题目如下:
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?
示例 1:
输入:m = 3, n = 7
输出:28
示例 2:
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 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向下
示例 3:
输入:m = 7, n = 3
输出:28
示例 4:
输入:m = 3, n = 3
输出:6
提示:
1 <= m, n <= 100
题目数据保证答案小于等于 2 * 109
我的代码
class Solution {
public:
int uniquePaths(int m, int n) {
int dp[m][n];
//dp[0][0] = 1;
for(int i=0;i<n;i++) {
dp[0][i] = 1;
}
for(int i=1;i<m;i++){
dp[i][0] = 1;
}
for(int i=1;i<m;i++){
for(int j=1;j<n;j++){
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
//cout<< i <<" "<< j <<" "<<dp[i-1][j]<<" "<<dp[i][j-1]<<" "<<dp[i][j]<<endl;
}
}
// for(int i=0;i<m;i++){
// for(int j=0;j<n;j++){
// //cout<< i <<" "<< j <<" "<<dp[i-1][j]<<" "<<dp[i][j-1]<<" "<<dp[i][j]<<endl;
// }
// }
//cout << dp[m-1][n-1];
return dp[m-1][n-1];
}
};
复杂度分析
- 时间复杂度:O(mn)。
- 空间复杂度:O(mn),即为存储所有状态需要的空间。注意到 f(i, j)仅与第 i 行和第 i-1 行的状态有关,因此我们可以使用滚动数组代替代码中的二维数组,使空间复杂度降低为 O(n)。此外,由于我们交换行列的值并不会对答案产生影响,因此我们总可以通过交换 m 和 n 使得 m≤n,这样空间复杂度降低至 O(min(m,n))。
心得: 这是一道比较经典的动规题,难度偏简单,主要是找到dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]这样一个关系,那么问题便能迎刃而解。我的解法用了双循环,应该是可以进一步优化的,虽然代码AC了,但还未达到最优时间复杂度。
官方方法二:组合数学
思路与算法
C++代码
class Solution {
public:
int uniquePaths(int m, int n) {
long long ans = 1;
for (int x = n, y = 1; y < m; ++x, ++y) {
ans = ans * x / y;
}
return ans;
}
};
Java代码
class Solution {
public int uniquePaths(int m, int n) {
long ans = 1;
for (int x = n, y = 1; y < m; ++x, ++y) {
ans = ans * x / y;
}
return (int) ans;
}
}
Python3代码
class Solution:
def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
return comb(m + n - 2, n - 1)
复杂度分析
时间复杂度:O(min(m,n))。由于我们交换行列的值并不会对答案产生影响,因此我们总可以通过交换 m 和 n 使得 m≤n,这样空间复杂度降低至 O(min(m,n))。
空间复杂度:O(1)。
心得: 官方这种解法就离谱,,,,,用Python简直就是秒解。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths/
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