LeetCode - 120. Traingle 三角形最小路径和
题目
递归
递归的思路是从上到下:
- 递归函数有两个主要的参数,记录行和列,表示当前行的位置是
matrix[r][c]
,要向下去求最小路径; - 如果行
r == n
,说明不需要向下求,则直接返回matrix[r][c]
; - 否则先给我递归求出从
matrix[r+1][c]
求出的最大路径,和从matrix[r+1][c+1]
的最大路径,我取最大的,和自己相加即可; - 然后用二维数组
map
记忆化即可;
class Solution {
private int[][] dp;
public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
if (triangle == null || triangle.size() == 0 || triangle.get(0).size() == 0)
return 0;
int n = triangle.size();
int m = triangle.get(triangle.size() - 1).size();
dp = new int[n][m];
return rec(triangle, 0, 0, n - 1);
}
// 递归
private int rec(List<List<Integer>> triangle, int r, int c, int level) {
if (r == level)
return triangle.get(r).get(c);
if (dp[r][c] != 0)
return dp[r][c];
int ele = triangle.get(r).get(c);
dp[r][c] = Math.min(
ele + rec(triangle, r + 1, c, level),
ele + rec(triangle, r + 1, c + 1, level)
);
return dp[r][c];
}
}
二维 dp
dp
就是记忆化的反方向,从下到上求解:
- 初始化最后一行的就是本来的值,代表的就是从这一行往下不需要求了;
- 然后就是往上递推即可;
class Solution {
public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
if (triangle == null || triangle.size() == 0 || triangle.get(0).size() == 0)
return 0;
int n = triangle.size();
int m = triangle.get(triangle.size() - 1).size();
int[][] dp = new int[n][m];
for (int j = 0; j < m; j++)
dp[n - 1][j] = triangle.get(n - 1).get(j);
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = 0; j <= i; j++) {// 或 for(int j = i;j >= 0; j--){
dp[i][j] = triangle.get(i).get(j) + Math.min(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j + 1]);
}
}
return dp[0][0];
}
}
一维 dp
滚动优化也需要注意滚动的方向:
- 因为
dp[i][j]
依赖dp[i+1][j]
和dp[i+1][j+1]
,所以不能先更新dp[i+1][j+1]
; - 所以滚动的方向是从
j = i
到j = 0
;
class Solution {
public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
if (triangle == null || triangle.size() == 0 || triangle.get(0).size() == 0)
return 0;
int n = triangle.size();
int m = triangle.get(triangle.size() - 1).size();
int[] dp = new int[m];
for (int j = 0; j < m; j++)
dp[j] = triangle.get(n - 1).get(j);
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
for (int j = 0; j <= i; j++) { //不能写出 j = i ; j >= 0 ; j--
dp[j] = triangle.get(i).get(j) + Math.min(dp[j], dp[j + 1]);
}
}
return dp[0];
}
}
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