力扣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
思路:
因为机器到底右下角,向下几步,向右几步都是固定的,
比如,m=3, n=2,我们只要向下 1 步,向右 2 步就一定能到达终点。
所以有 从左上角到右下角的过程中,我们需要移动 m+n−2 次,其中有 m−1 次向下移动,n−1 次向右移动。因此路径的总数,就等于从 m+n−2 次移动中选择 m−1 次向下移动的方案数,即组合数:
class Solution:
def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
return comb(m + n - 2, n - 1)
思路2:
我们用 f(i,j) 表示从左上角走到 (i,j) 的路径数量,其中 i 和 j 的范围分别是 [0,m) 和 [0,n)。
由于我们每一步只能从向下或者向右移动一步,因此要想走到 (i,j),如果向下走一步,那么会从 (i−1,j) 走过来;如果向右走一步,那么会从 (i,j−1) 走过来。因此我们可以写出动态规划转移方程:
f(i,j)=f(i−1,j)+f(i,j−1)
需要注意的是,如果 i=0,那么 f(i−1,j) 并不是一个满足要求的状态,我们需要忽略这一项;同理,如果 j=0,那么 f(i,j−1) 并不是一个满足要求的状态,我们需要忽略这一项。
初始条件为 f(0,0)=1,即从左上角走到左上角有一种方法。
最终的答案即为 f(m−1,n−1)。
class Solution:
def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
# Initialize a DP table with dimensions m x n
dp = [[1] * n for _ in range(m)]
# Populate the DP table
for i in range(1, m):
for j in range(1, n):
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
# The result is in the bottom-right corner
return dp[-1][-1]
参考:
62. 不同路径 - 力扣(LeetCode)