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【LeetCode: 剑指 Offer II 099. 最小路径之和 | 暴力递归 | DFS =>记忆化搜索=>动态规划】

【LeetCode: 剑指 Offer II 099. 最小路径之和 | 暴力递归 | DFS =>记忆化搜索=>动态规划】

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目录

    • 题目链接
    • 题目描述
    • 求解思路&实现代码&运行结果
      • 暴力递归 | DFS
        • 求解思路
        • 实现代码1
        • 实现代码2
        • 运行结果
      • 记忆化搜索
        • 求解思路
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        • 运行结果
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题目链接

剑指 Offer II 099. 最小路径之和
64. 最小路径和

题目描述

给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小。

说明:一个机器人每次只能向下或者向右移动一步。

【LeetCode: 剑指 Offer II 099. 最小路径之和 | 暴力递归 | DFS =>记忆化搜索=>动态规划】

提示:

m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 200
0 <= grid[i][j] <= 100

求解思路&实现代码&运行结果

暴力递归 | DFS

求解思路

  1. 通过读取题目的意思我们可以知道,从左上角位置开始,每次可以向下走,或者向右走,求最后到达右下角位置路径的最小值。
  2. 我们可以对题目进行一个简单的分析,如果此时我们是处于最后一行的,那么下次我们只能继续向右走,同理,如果我们此时是处理最后一列的,那么下次我们只能向下走。
  3. 上面是俩种特殊情况,然后是任意一个位置,任意一个位置的值可能来自左侧,也可能来自上侧,我们需要取得它们的最小值,然后加上当前位置的值,不断重复这个过程,直到目标节点。

实现代码1

注意,代码的实现方式可以有很多,大家根据自己的习惯来就好

class Solution {public int minPathSum(int[][] grid) {int m=grid.length,n=grid[0].length;return process(0,0,m,n,grid);}public int process(int x,int y,int m,int n,int[][] grid){if(x>=m||y>=n) return Integer.MAX_VALUE;if(x==m-1&&y==n-1) return grid[x][y];return Math.min(process(x,y+1,m,n,grid),process(x+1,y,m,n,grid))+grid[x][y];}
}

实现代码2

class Solution {int min=Integer.MAX_VALUE;public int minPathSum(int[][] grid) {int m=grid.length,n=grid[0].length;process(0,0,m,n,grid,0);return min;}public void process(int x,int y,int m,int n,int[][] grid,int sum){if(x>=m||y>=n) return;if(x==m-1&&y==n-1){min=Math.min(min,sum+grid[x][y]); return;}process(x,y+1,m,n,grid,sum+grid[x][y]);process(x+1,y,m,n,grid,sum+grid[x][y]);}
}

运行结果

大家不要看到时间超限就害怕,相反,看到这个我们更应该放心,这个是我们期待的结果。

【LeetCode: 剑指 Offer II 099. 最小路径之和 | 暴力递归 | DFS =>记忆化搜索=>动态规划】

记忆化搜索

求解思路

  1. 核心思路就是我们上面的求解过程,如果没有理解可以继续看上面的图解过程。
  2. 在原来的基础上加缓存表,将结果进行记录,避免重复计算。

实现代码

class Solution {public int minPathSum(int[][] grid) {int m=grid.length,n=grid[0].length;int[][] dp=new int[m][n];for(int i=0;i<m;i++) Arrays.fill(dp[i],-1);return process(0,0,m,n,grid,dp);}public int process(int x,int y,int m,int n,int[][] grid,int[][] dp){if(x>=m||y>=n) return Integer.MAX_VALUE;if(dp[x][y]!=-1) return dp[x][y];if(x==m-1&&y==n-1) return dp[x][y]=grid[x][y];return dp[x][y]=Math.min(process(x,y+1,m,n,grid,dp),process(x+1,y,m,n,grid,dp))+grid[x][y];}
}

运行结果

加个缓存表就是香,通过!

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动态规划

求解思路

  1. 同理,核心求解思路我们上面已经讲过了,此处不同的是原来通过递归,此时我们通过dp数组和循环即可完成。

实现代码

继续改进!

class Solution {public int minPathSum(int[][] grid) {int m=grid.length,n=grid[0].length;int[][] dp=new int[m][n];dp[m-1][n-1]=grid[m-1][n-1];for(int i=m-2;i>=0;i--){dp[i][n-1]=dp[i+1][n-1]+grid[i][n-1];}for(int i=n-2;i>=0;i--){dp[m-1][i]=dp[m-1][i+1]+grid[m-1][i];}for(int x=m-2;x>=0;x--){for(int y=n-2;y>=0;y--){dp[x][y]=Math.min(dp[x][y+1],dp[x+1][y])+grid[x][y];}}return dp[0][0];}
}

运行结果

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共勉

最后,我想送给大家一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉!
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