力扣——62.不同路径(中等难度)——如何学以致用

一、算法目录合集

1.地址

   算法目录合集

2.说明

  该地址指向所有由本人自己所经历的算法习题(也有可能仅仅是一个入门的案例或者是经典案例),仅仅为我做过而且比较有意思的,也许还会有一些我自己想出来的,出于兴趣写在这里,具体格式我会在下面列明,总目录也会在这里出现,方便查阅以及自己进行复习回顾。

二、题目说明

1.题干

  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?
robot_maze
  例如,上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径?

示例1:
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 -> 向右 -> 向下
  2. 向右 -> 向下 -> 向右
  3. 向下 -> 向右 -> 向右

示例2:
输入: m = 7, n = 3
输出: 28

2.原地址

  62.不同路径

三、实现步骤

1.思路分析

  对于本题,其实了解过杨辉三角的人都很熟悉,这是一道典型的杨辉三角问题的变形。就像下题:
杨辉三角路径
  解决方法就是按照杨辉三角的普遍规律:按照杨辉三角详解里面的推导方法来进行推导,或者直接采用二项式定理,推出所求的组合数。杨辉三角
  下面我主要说一下怎么由简单例子找到规律,实现组合的问题的。

1.1.分析问题

  既然已经知道这是杨辉三角了,那么所求位置必然是类似于杨辉三角的组合数: C x y C_{x}^{y} ,下面我们要做的就是找到 x x 是什么, y y 是什么。

1.2.转化问题

  我们先随便找几个例子:输入值为m=4,n=1的时候,对照杨辉三角的图,所得结果为4,应该为 C 3 3 C_{3}^{3} ,我们就猜测也许是 x = m + n 2 x=m+n-2 y = n + 2 y=n+2 ,然后我们再随便找一个,比如输入值为m=6,n=4的时候,,所得结果为56,应该为 C 8 5 C_{8}^{5} ,我们发现推测的 x = m + n 2 x=m+n-2 是正确的,可是 y = n + 2 y=n+2 明显是不对的,那么怎么对应当m=4,n=1的时候y=3,m=6,n=4的时候,y=5呢?不难看出,y其实就是m-1,那么对不对呢,可以再随便找一个数验证一下,是正确的。

1.3.具体步骤

① 特殊情况分析

  在这里一般第一行是特殊的,是需要进行特殊值分析的,而在我们的代码中,完全可以把特殊值放进规则中进行讨论,所以也就不必单独拿出来了。
  但是有必要说明的是,后面我们做的递推是从每行的第一个数推到目标数的,所以尽量越少越好,因此我们运用 C n m = C n n m C_{n}^{m}=C_{n}^{n-m} 这一数学规律来进行简化,当目标值大的时候,我们就选取n-m,当目标值小的时候我们就用它自己:

long piles = m + n - 2;
long index = m - 1;
long min = Math.min(index, (piles - index));

  min就是我们要采用的索引位置。

② 常规分析

  既然推测出了答案就是 C m + n 2 m 1 C_{m+n-2}^{m-1} ,那么只需要根据:
k = C n r + 1 C n r = ( n r ) ( r + 1 ) k=\dfrac{C_{n}^{r+1}}{C_{n}^{r} }=\dfrac{(n-r)}{(r+1)}
就可以做出递推公式了

long member = 1;
for (int i = 0; i < min; i++) {
	member = member * (piles - i) / (i + 1);
}

2.代码实现

2.1 方法代码

class Solution62 {
    public int uniquePaths(int m, int n) {
        long piles = m + n - 2;
        long index = m - 1;
        long min = Math.min(index, (piles - index));
        long member = 1;
        for (int i = 0; i < min; i++) {
            member = member * (piles - i) / (i + 1);
        }

        return (int) member;
    }
}

2.2 测试部分代码

这里随便定义一个随便看看就好了

public class Test62Middle {
    public static void main(String[] args) {
        Solution62 s = new Solution62();
        System.out.println(s.uniquePaths(51, 9));
    }
}

2.3 耗用资源情况

资源耗用情况

四、官方题解(官方未出,找几个不错的思路)

1.原地址

力扣官方答疑戳这里

2.方法一——动态规划

思路分析

思路
我们令 dp[i][j] 是到达 i, j 最多路径
动态方程:dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
注意,对于第一行 dp[0][j],或者第一列 dp[i][0],由于都是在边界,所以只能为 1
优化:因为我们每次只需要 dp[i-1][j],dp[i][j-1],所以我们只要记录这两个数。

代码实现

class Solution {
    public int uniquePaths(int m, int n) {
        int[] cur = new int[n];
        Arrays.fill(cur,1);
        for (int i = 1; i < m;i++){
            for (int j = 1; j < n; j++){
                cur[j] += cur[j-1] ;
            }
        }
        return cur[n-1];
    }
}

复杂度

  • 时间复杂度:
      O(m*n)。
  • 空间复杂度:
      O( n)。

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