题目

Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below.

For example, given the following triangle

[
[2],
[3,4],
[6,5,7],
[4,1,8,3]
]

The minimum path sum from top to bottom is 11 (i.e., 2 + 3 + 5 + 1 = 11).

Note:
Bonus point if you are able to do this using only O(n) extra space, where n is the total number of rows in the triangle.

代码:oj测试通过 Runtime: 82 ms

 class Solution:
# @param triangle, a list of lists of integers
# @return an integer
def minimumTotal(self, triangle):
# special case
if len(triangle)==0:
return 0
# dp visit
LEVEL = len(triangle)
dp = [0 for i in range(LEVEL)]
for i in range(LEVEL):
for j in range(len(triangle[i])-1,-1,-1):
if j==len(triangle[i])-1 :
dp[j] = dp[j-1] + triangle[i][j]
elif j==0 :
dp[0] = dp[0] + triangle[i][0]
else:
dp[j] = min(dp[j-1],dp[j]) + triangle[i][j]
return min(dp)

思路

典型的动态规划,思路跟Unique Path类似,详情见

http://www.cnblogs.com/xbf9xbf/p/4250359.html

另,这道题还有一个bonus,如何用尽量少的额外空间。

一般的dp思路是,定义一个O(n)的空间,跟三角形等大小的额外空间。

这里只用三角形最底层那一层的大小的空间。

遍历第i层时,利用 dp[1:len(triangle[i])] 的空间存储开始节点到第i层各个节点的最小和。

这里注意:从后往前遍历可以节省数组空间。这是Array的一个常见操作技巧,详情见

http://www.cnblogs.com/xbf9xbf/p/4240257.html

连续刷刷题,能把前后的技巧多关联起来,对代码的能力提升有一定的帮助。

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