算法52-----矩陣最小路徑【動態規劃】

1、題目：矩陣最小路徑

給定一個包含非負整數的 m x n 網格，請找出一條從左上角到右下角的路徑，使得路徑上的數字總和爲最小。

說明：每次只能向下或者向右移動一步。

示例:

輸入:
[
  [1,3,1],
  [1,5,1],
  [4,2,1]
]
輸出: 7
解釋: 由於路徑 1→3→1→1→1 的總和最小。

思路1：時間O（M*N），空間O（M*N）

新建一個矩陣dp（大小也是M*N），該矩陣是從上往下，從左往右記錄每一步的結果的，當前的結果能夠根據該矩陣上面和左邊最小的值來得到，即：

dp[i][j] = min(dp[i][j-1],dp[i-1][j]) + grid[i][j]

如：

grid = [ [1,3,1],   [1,5,1],   [4,2,1]]

dp =  [[1,4,5],   [2,7,6],   [6,8,7]]

 

 

 

 

因此結果爲dp[-1][-1] = 7

代碼：

    def minPathSum(self, grid): """ :type grid: List[List[int]] :rtype: int """ #使用二維數組 if not grid or not grid[0]: return 0 if len(grid) <= 1: return sum(grid[0]) dp = [[0]*len(grid[0]) for i in range(len(grid))] dp[0][0] = grid[0][0] for i in range(1,len(grid)): dp[i][0] = grid[i][0] + dp[i-1][0] for j in range(1,len(grid[0])): dp[0][j] = grid[0][j] + dp[0][j-1] for i in range(1,len(grid)): for j in range(1,len(grid[0])): dp[i][j] = min(dp[i][j-1],dp[i-1][j]) + grid[i][j] return dp[-1][-1]

 

思路2：時間O（M*N），空間O（ min(M,N) )

新建一個列表dp（大小爲min(M,N)），循環行數次更新記錄每一行的路徑值。

如：

grid =

[ [1,3,1],
  [1,5,1],
  [4,2,1]]

第一次更新：dp = [1，4，5]

第二次更新：dp = [2，7，6]，好比：本來dp =  [1，4，5]，而後 先將 dp[0] 更新爲2，而後dp[1] : 【min ( dp[0] 和dp [1] ) 與grid [1][1]相加之和】來更新 dp [1]

第三次更新：dp = [6，8，7]

更新是根據：

dp[j] = min(dp[j-1],dp[j]) + grid[i][j]

代碼：

  #使用一維數組
        if not grid or not grid[0]:
            return 0
        if len(grid) <= 1:
            return sum(grid[0])
        if len(grid[0]) <= 1:
            return sum([val[0] for val in grid])
        n = min(len(grid),len(grid[0]))
        m = len(grid) if n == len(grid[0]) else len(grid[0])
        dp = [0] * n
        dp[0] = grid[0][0]
        if n == len(grid):
            grid = list(zip(*grid))
        for i in range(1,n):
            dp[i] = grid[0][i] + dp[i-1]
        for i in range(1,m):
            for j in range(n):
                dp[j] = min(dp[j-1],dp[j]) + grid[i][j] if j>=1 else dp[j] + grid[i][j]
        return dp[-1]

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2、題目：地下城遊戲

例如，考慮到以下佈局的地下城，若是騎士遵循最佳路徑 右 -> 右 -> 下 -> 下，則騎士的初始健康點數至少爲 7。

2、思路：動態規劃：時間O（M*N），空間O（M*N）

該題與最短路徑相反。該題從最右下方開始，求起點。由於題目求的是初始血量，而最短路徑求的是終點值，二者相反。

dp[i][j]：若是騎士要走上位置（i,j)，而且從該位置選一條最優的路徑，最後走到右下角，騎士起碼應具有的血量。最終結果爲dp[0][0]。

 狀態方程：

• 初始化：
  • dp[m-1][n-1] = 1-dungeon[m-1][n-1] if dungeon[m-1][n-1] < 0 else 1
  •  for i in range(m-2,-1,-1):           

dp[i][n-1] = max(dp[i+1][n-1] -  dungeon[i][n-1],1)       

• • for j in range(n-2,-1,-1):           

dp[m-1][j] = max(dp[m-1][j+1] -  dungeon[m-1][j],1)

• dp[i][j] 如何計算？     

1. 若是騎士向右選擇，dp[i][j]_1  = max{ dp[i][j+1] - map[i][j] , 1}     
2. 若是騎士向下選擇，dp[i][j]_2  = max{ dp[i+1][j] - map[i][j] , 1}     
3. dp[i][j] = min{ dp[i][j]_1, dp[i][j]_2}

代碼：

def minHP1(mat):
    if mat == None or mat[0] == None or len(mat) == 0 or len(mat[0]) == 0:
        return 1
    row = len(mat)
    col = len(mat[0])
    dp = [[0 for i in range(col)] for j in range(row)]
#初始化
    dp[row-1][col-1] = max(-mat[row-1][col-1]+1, 1)
    for i in range(row-2, -1, -1):
        dp[i][col-1] = max(dp[i+1][col-1] - mat[i][col-1], 1)
    for j in range(col-2, -1, -1):
        dp[row-1][j] = max(dp[row-1][j+1] - mat[row-1][j], 1)
#更新dp[i][j]
    for i in range(row-2, -1, -1):
        for j in range(col-2, -1, -1):
            right = max(dp[i][j+1] - mat[i][j], 1)
            down = max(dp[i+1][j] - mat[i][j], 1)
            dp[i][j] = min(right, down)
    return dp[0][0]
mat = [[-2,-3,3],[-5,-10,1],[10,30,-5]]
minHP1(mat)

 

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3、題目：三角形最小路徑和

給定一個三角形，找出自頂向下的最小路徑和。每一步只能移動到下一行中相鄰的結點上。

例如，給定三角形：

[
     [2],
    [3,4],
   [6,5,7],
  [4,1,8,3]
]

自頂向下的最小路徑和爲 11（即，2 + 3 + 5 + 1 = 11）。

 

思路：動態規劃：時間O（M*N），空間O（M*N），相似矩陣最短路徑，從上往下

dp【i】【j】：表示第i行第j列時最短路徑。

子問題：鄰近的兩個：dp[i-1][j-1]、dp[i-1][j]

狀態方程：dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j]) + triangle[i][j]

代碼：

    def minimumTotal(self, triangle):
        """
        :type triangle: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        m = len(triangle)
        n = len(triangle[0])
        if not triangle or m == 0 or n == 0:
            return 0
        dp = [[triangle[0][0]]]
        for i in range(1,m):
            dp.append([0] * len(triangle[i]))
        # print(dp)
        for i in range(1,m):
            dp[i][0] = dp[i-1][0] + triangle[i][0]
            dp[i][-1] = dp[i-1][-1] + triangle[i][-1]
            for j in range(1,len(dp[i])-1):
                dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j]) + triangle[i][j]
        return min(dp[-1])

思路：動態規劃：空間上優化成O (n) ,相似龍下城遊戲，從下往上。

 

狀態方程：dp[j] = min(dp[j],dp[j+1]) + triangle[i][j]

代碼：

        #一維數組
        dp = triangle[-1]
        
        for i in range(m-2,-1,-1):
            for j in range(len(triangle[i])):
                dp[j] = min(dp[j],dp[j+1]) + triangle[i][j]
        return dp[0]

 

4、題目：降低路徑最小和

給定一個方形整數數組 A，咱們想要獲得經過 A 的降低路徑的最小和。

降低路徑能夠從第一行中的任何元素開始，並從每一行中選擇一個元素。在下一行選擇的元素和當前行所選元素最多相隔一列。

 

示例：

輸入：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
輸出：12
解釋：
可能的降低路徑有：

• [1,4,7], [1,4,8], [1,5,7], [1,5,8], [1,5,9]
• [2,4,7], [2,4,8], [2,5,7], [2,5,8], [2,5,9], [2,6,8], [2,6,9]
• [3,5,7], [3,5,8], [3,5,9], [3,6,8], [3,6,9]

和最小的降低路徑是 [1,4,7]，因此答案是 12。

 

提示：

1. 1 <= A.length == A[0].length <= 100
2. -100 <= A[i][j] <= 100

代碼：

    def minFallingPathSum(self, A):
        """
        :type A: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        if not A or len(A[0]) == 0:
            return 0
        m , n = len(A),len(A[0])
        dp = [[0] * n for i in range(m)]
        dp[0] = A[0]
        for i in range(1,m):
            for j in range(n):
                if j==0:
                    dp[i][j] = min(dp[i-1][j+1],dp[i-1][j]) + A[i][j]
                elif j == n-1:
                    dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j]) + A[i][j]
                else:
                    dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j+1],dp[i-1][j]) + A[i][j]
        return min(dp[-1])

 

 5、有障礙的路徑數量【不一樣路徑II】

一個機器人位於一個 m x n 網格的左上角 （起始點在下圖中標記爲「Start」 ）。

機器人每次只能向下或者向右移動一步。機器人試圖達到網格的右下角（在下圖中標記爲「Finish」）。

如今考慮網格中有障礙物。那麼從左上角到右下角將會有多少條不一樣的路徑？

網格中的障礙物和空位置分別用 1 和 0 來表示。

說明：m 和 n 的值均不超過 100。

示例 1:

輸入:
[
  [0,0,0],
  [0,1,0],
  [0,0,0]
]
輸出: 2
解釋:
3x3 網格的正中間有一個障礙物。
從左上角到右下角一共有  條不一樣的路徑：
1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右
2

 代碼：

    def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid):
        """
        :type obstacleGrid: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        if not obstacleGrid or len(obstacleGrid[0]) == 0 or obstacleGrid[0][0] == 1:
            return 0
        m , n = len(obstacleGrid) , len(obstacleGrid[0])
        dp = [[0] * n for i in range(m)]
        dp[0][0] = 1 if obstacleGrid[0][0] != 1 else 0
        for i in range(1,m):
            if obstacleGrid[i][0] == 0 and dp[i-1][0] == 1:
                dp[i][0] = 1
        for j in range(1,n):
            if obstacleGrid[0][j] == 0 and dp[0][j-1] == 1:
                dp[0][j] = 1
        for i in range(1,m):
            for j in range(1,n):
                if obstacleGrid[i][j] == 0:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
        return dp[-1][-1]

 

 

 

6、題目：出界的路徑數：

給定一個 m × n 的網格和一個球。球的起始座標爲 (i,j) ，你能夠將球移到相鄰的單元格內，或者往上、下、左、右四個方向上移動使球穿過網格邊界。可是，你最多能夠移動 N 次。找出能夠將球移出邊界的路徑數量。答案可能很是大，返回 結果 mod 10⁹ + 7 的值。

 

示例 1：

輸入: m = 2, n = 2, N = 2, i = 0, j = 0
輸出: 6
解釋:

示例 2：

輸入: m = 1, n = 3, N = 3, i = 0, j = 1
輸出: 12
解釋:

說明:

1. 球一旦出界，就不能再被移動回網格內。
2. 網格的長度和高度在 [1,50] 的範圍內。
3. N 在 [0,50] 的範圍內。

思路：

對於一個起始點爲i，j，N步能夠走出的點的路徑個數，等於該點周圍的4個點，N-1步能夠走出的路徑個數之和

dp[k][i][j]表示起點在[i][j]， 第k步能夠走出路徑個數之和。

代碼：

    def findPaths(self, m, n, N, i, j):
        """
        :type m: int
        :type n: int
        :type N: int
        :type i: int
        :type j: int
        :rtype: int
        """
        dp = [[[0] * n for y in range(m)] for k in range(N+1)]
        for k in range(1,N+1):
            for x in range(m):
                for y in range(n):
                    n1 = dp[k-1][x-1][y] if x >= 1 else 1
                    n2 = dp[k-1][x][y-1] if y >= 1 else 1
                    n3 = dp[k-1][x+1][y] if x < m-1 else 1
                    n4 = dp[k-1][x][y+1] if y < n-1 else 1
                    dp[k][x][y] = (n1+n2+n3+n4)%(10**9 + 7)
        return dp[N][i][j]