动态规划最短路径LintcodeNO110

简单的dp题,没啥好说的...

class Solution {
public:
/**
* @param grid: a list of lists of integers
* @return: An integer, minimizes the sum of all numbers along its path
*/
int minPathSum(vector<vector<int>> &grid) { // write your code here
const int DP_N = 1000;
const int DP_M = 1000;
int n = grid.size();
int m = grid[0].size();
int i,j;
int dp[DP_N][DP_M];
memset(dp,0,DP_N * DP_M);
//初始化dp数组的值
dp[0][0] = grid[0][0];
for(int t=1;t<n;t++)
{
dp[t][0] = dp[t-1][0] + grid[t][0];
}
for(int k=1;k<m;k++)
{
dp[0][k] = dp[0][k-1] + grid[0][k];
} //开始dp
for(i=1;i<n;i++)
{
for(j=1;j<m;j++)
{
dp[i][j] = grid[i][j] + min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
}
} return dp[i-1][j-1]; }
};

在本地调试代码的时候遇到 int dp[DP_N][DP_M]; 行列都大于1000时分配失败的问题.

解决,本地调试调小一点,Submit时再调回来就好了

注意一下边界问题,还有记得初始化dp数组.

动态规划最短路径LintcodeNO110的更多相关文章

  1. Java动态规划实现最短路径问题

    问题描述 给定一个加权连通图(无向的或有向的),要求找出从每个定点到其他所有定点之间的最短路径以及最短路径的长度. 2.1 动态规划法原理简介 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问 ...

  2. [MIT6.006] 19. Daynamic Programming I: Fibonacci, Shortest Path 动态规划I:斐波那契,最短路径

    这节课讲动态规划的内容,动态规划是一种通用且有效的算法设计思路,它的主要成分是"子问题"+"重用".它可以用于斐波那契和最短路径等问题的求解上. 一.斐波那契 ...

  3. Minimum Path Sum,最短路径问题,动态规划

    问题描述:Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right ...

  4. 递归,动态规划,找最短路径,Help Jimmy

    题目链接:http://poj.org/problem?id=1661 解题报告: 1.老鼠每次来到一块木板上都只有两条路可以走,可以使用递归 #include <stdio.h> #in ...

  5. 动态规划之最短路径(Floyd算法)

    package main import ( "fmt" ) func floyd(m [][]int) { length := len(m[]) var min, i, j int ...

  6. Floyd-Warshall 全源最短路径算法

    Floyd-Warshall 算法采用动态规划方案来解决在一个有向图 G = (V, E) 上每对顶点间的最短路径问题,即全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Probl ...

  7. Bellman-Ford 单源最短路径算法

    Bellman-Ford 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(SSSP:Single-Source Shortest Path)的算法.该算法由 Richard Bellman 和 Leste ...

  8. 动态规划 Dynamic Programming

    March 26, 2013 作者:Hawstein 出处:http://hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html 声明:本文采用以下协议进行授权: ...

  9. 最短路径——Floyd-Warshall算法

    Floyd-Warshall算法,简称Floyd算法,用于求解任意两点间的最短距离,时间复杂度为O(n^3). 我们平时所见的Floyd算法的一般形式如下: void Floyd() { int i, ...

随机推荐

  1. tensorflow入门——3解决问题——4让我们开始吧

    深度学习适合解决海量数据和复杂问题 在机器学习中,语音识别,图像识别,语意识别用的是不同的技术,从事相关工作的人合作几乎不可能. 深度学习改变了这一切. 80年代计算机很慢,数据集很小,因此深度学习没 ...

  2. a span做成按钮时,文字不被选中样式

    HTML: <a class="button"></a> <span class="button"></span> ...

  3. 2008年NOIP普及组复赛题解

    题目涉及算法: ISBN号码:简单字符串模拟: 排座椅:贪心: 传球游戏:动态规划: 立体图:模拟. ISBN号码 题目链接:https://www.luogu.org/problem/P1055 简 ...

  4. 《Spring 5官方文档》 Spring AOP的经典用法

    原文链接 在本附录中,我们会讨论一些初级的Spring AOP接口,以及在Spring 1.2应用中所使用的AOP支持. 对于新的应用,我们推荐使用 Spring AOP 2.0来支持,在AOP章节有 ...

  5. html input onfocus

    <input type="text" value="请输入内容" onfocus="javascript:if(this.value=='请输入 ...

  6. springboot2.0.2+redis+spring-session 解决session共享的问题

    准备工作 新建两个springboot2.0.2版本的服务,配置文件添加: #在默认设置下,Eureka服务注册中心也会将自己作为客户端来尝试注册它自己,所以我们需要禁用它的客户端注册行为 eurek ...

  7. LINUX内核参数调优集锦

    1.linux内核参数注释 2.两种修改内核参数方法 3.内核优化参数生产配置 1.linux内核参数注释 以下表格中红色字体为常用优化参数 根据参数文件所处目录不同而进行分表整理 下列文件所在目录: ...

  8. SpringBoot优先级

    1.配置文件 application.properties和application.yml文件可以放在以下四个位置: 外置,在相对于应用程序运行目录的/congfig子目录里. 外置,在应用程序运行的 ...

  9. promise 讲解

    Promise的出现  解决了 js 回调地狱得问题 回调地狱图 Promise解决回调地狱 是不是美观多了.. 实例化Promise时传入方法里的两个参数 resolve(成功的回调)和reject ...

  10. opacity兼容性以及存在问题处理

    opacity兼容性以及存在问题处理 opacity兼容性 opacity属性是CSS3的属性,用于设置元素的不透明级别.语法: opacity: value | inherit; ①值value表示 ...