题目链接:leetcode下降路径最小和
目录
题目解析:
算法原理
1.状态表示
2.状态转移方程
3.初始化
4.填表顺序
5.返回值
编写代码
题目解析:
题目让我们求通过 matrix
的下降路径 的 最小和
由题可得:
在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列
(即位于正下方或者沿对角线向左或者向右的第一个元素)
如图:
我们用示例一分析:
当我们从数字1开始走的时,此时有如上图几种走法;
其他数字也是同理
我们这里只要下降路径 的 最小和,
所以这里我们这里可以得到这两条下降路径和最短:
算法原理:
1.状态表示
先创建一个dp表
首先先思考dp表里面的值所表示的含义(是什么?)
dp[i][j]表示到达[i][j]位置的下降路径的最小和。
这种状态表示怎么来的?
1.经验+题目要求
用之前或者之后的状态,推导出dp[i][j]的值;
根据最近的最近的一步,来划分问题
经验:以[i][j]位置为结尾,用之前的状态推导出dp[i][j]的值
题目要求:求下降路径 的 最小和
2.状态转移方程
dp[i][j]等于什么?
根据最近的最近的一步,来划分问题
如图,求[i][j]位置的下降路径的最小和时,分为三种情况:
第一种:从[i-1][j-1]位置加上[i][j]位置的值
我们此时只要用到达[i-1][j-1]位置的下降路径的最小和,再加上[i][j]位置的值(matrix[i][j])就可以得到下降路径的最小和。
而这里的“到达[i-1][j-1]位置的下降路径的最小和”正好是我们的状态表示dp[i-1][j-1];
即:dp[i]=dp[i-1][j-1]+matrix[i][j]
第二种:从[i-1][j]位置加上[i][j]位置的值
我们此时只要用到达[i-1][j]位置的下降路径的最小和,再加上[i][j]位置的值(matrix[i][j])就可以得到下降路径的最小和。
而这里的“到达[i-1][j]位置的下降路径的最小和”正好是我们的状态表示dp[i-1][j];
即:dp[i]=dp[i-1][j]+matrix[i][j]
第三种:从[i-1][j+1]位置加上[i][j]位置的值
我们此时只要用到达[i-1][j+1]位置的下降路径的最小和,再加上[i][j]位置的值(matrix[i][j])就可以得到下降路径的最小和。
而这里的“到达[i-1][j+1]位置的下降路径的最小和”正好是我们的状态表示dp[i-1][j+1];
即:dp[i]=dp[i-1][j+1]+matrix[i][j]
总结以上三种情况:
因为我们这里要取下降路径的最小和
所以状态转移方程应该为:
dp[i][j]=min({(int)dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]})+matrix[i-1][j-1];
3.初始化
(保证填表的时候不越界)
在0行0列和n列的时候越界,所以我们这里可以在m*n的外围多加1行2列,如图:
还有一个问题是:
我们要拿新增用来初始化的行和列要初始化为几呢?
这里我们需要注意的一点就是在dp[1][1]的时候,最小的下降路径就是他本身
根据状态转移方程,如下图三个位置会影响他的值
为了能够取到他本身,
我们这里需要把这三个位置的其中一个初始化为0,其他的位置初始化为INT_MAX(无穷大)
4.填表顺序
(为了填写当前状态的时候,所需要的状态已经计算过了)
这里所需要的状态是:dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]
所以应该从上到下,从左到右填表
5.返回值
(根据题目要求和状态表示)
综上分析:
返回值为:最后一行的最小值
编写代码:
class Solution {
public:int minFallingPathSum(vector<vector<int>>& matrix) {//1.创建dp表//2.初始化//3.填表//4.返回结果int n=matrix.size();vector<vector<int>> dp(n+1,vector<int>(n+2,INT_MAX));for(int i=0;i<n+2;i++)dp[0][i]=0;for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=n;j++)dp[i][j]=min({(int)dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]})+matrix[i-1][j-1];int tmp=INT_MAX;for(int i=0;i<=n;i++){tmp=min(tmp,dp[n][i]);}return tmp; }
};