领扣-120 三角形最小路径和 Triangle MD

三角形最小路径和 Triangle

数组 动态规划

问题

给定一个三角形，找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。

例如，给定三角形：

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

自顶向下的最小路径和为 11（即，2 + 3 + 5 + 1 = 11）。

方法声明：

class Solution {
    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {

    }
}

动态规划(基础)

分析

如果只是简单分析的话，这道题和其他动态规划没啥区别，问题是代码写起来可能稍有点麻烦。

用动态规划分析的关键是发现递推式，我们定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 的含义为：

dp[i][j]：到达三角形第 i 行 第 j 那个元素所需要的最小步数

那么我们就可以分析出 dp[i][j] 的值的规律，所以很明显，递推式是这样的：

dp[i][j] = V(i,j) + min(dp[i-1][j-1] ,dp[i-1][j])

当然，针对边界元素我们需要单独处理一下，具体的代码实现如下：

代码

class Solution {

    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
        int len = triangle.size();
        int[][] total = new int[len][len]; //保存的是到达最后一行各个元素的最短距离
        total[0][0] = triangle.get(0).get(0);

        for (int i = 1; i < len; i++) {
            for (int j = 0; j <= i; j++) {
                if (j == 0) {
                    total[i][j] = triangle.get(i).get(j) + total[i - 1][j];
                } else if (j == i) {
                    total[i][j] = triangle.get(i).get(j) + total[i - 1][j - 1];
                } else {
                    total[i][j] = triangle.get(i).get(j) + Math.min(total[i - 1][j], total[i - 1][j - 1]);
                }
            }
        }

        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            min = Math.min(min, total[len - 1][i]);
        }
        System.out.println(Arrays.toString(total[len - 1]));

        return min;
    }
}

时间复杂度 O(n^2)
空间复杂度 O(n^2)

动态规划(逆向)

分析

假如我们是从倒数第二行(统一称为第 i 行)开始走的话，那么从倒数第二行的第 j 个元素走到最后一行所需要的最小步数为：

P(j) = V(i,j) + min(V(i+1,j),V(i+1,j+1))

我们对倒数第二行的所有元素都进行此计算，并将结果保存到集合 array 中，且 array 的第 j 个元素的值为 P(j)。

我们知道 P(j) 代表的含义为倒数第二行的第 j 个元素走到最后一行所需要的最小步数，所以如果让我们计算从倒数第二行走到最后一行所需要的最小步数，那么我们只需从 array 中选择值最小的那个元素即可。

同样道理，如果让我们从倒数第三行开始走的话，那么我们只需按同样的方式计算从倒数第三行的第 j 个元素走到 array 列 所需要的最小步数即可，而不需要关注倒数第二行和倒数第三行的数了。

经过此步骤后，我们发现问题的规模变小了，动态规划思想也就体现出来了。

---

遍历过程：

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

     [2],
    [3,4],
   [7,6,10],

     [2],
    [9,10],

     [11]

代码

class Solution {

    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
        int[][] dp = new int[triangle.size() + 1][triangle.size() + 1];// 加1可以不用初始化最后一层
        for (int i = triangle.size() - 1; i >= 0; i--) {
            List<Integer> curTr = triangle.get(i);
            for (int j = 0; j < curTr.size(); j++) {
                dp[i][j] = Math.min(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j + 1]) + curTr.get(j);
            }
        }
        return dp[0][0];
    }
}

时间复杂度 O(n^2)
空间复杂度 O(n^2)

动态规划(逆向 + 优化)

对于上面那种方式，我们可以继续优化。

我们发现在计算倒数第三行时，array 的长度和倒数第二行的长度相同，且有 替换 倒数第二行的效果，所以，我们可以不必再定义一个 array ，而只需把计算的结果赋给倒数第二行即可。

而在计算过程中，我们需要的 array 的长度会越来越小，这没关系，我们只需要关心自己需要的那些元素即可。

class Solution {

    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
        int[] dp = new int[triangle.size() + 1]; // 加1可以不用初始化最后一层

        for (int i = triangle.size() - 1; i >= 0; i--) {
            List<Integer> curTr = triangle.get(i);
            for (int j = 0; j < curTr.size(); j++) {
                dp[j] = curTr.get(j) + Math.min(dp[j], dp[j + 1]); //这里的dp[j] 使用的时候默认是上一层的，赋值之后变成当前层
            }
        }
        return dp[0];
    }
}

时间复杂度 O(n^2)
空间复杂度 O(n)

实际测试会发现，虽然空间复杂度大大降低了，但是总耗时却增加了。这也很好解释，因为时间复杂度并没有变，而空间复杂度减小又是在建立在增加了计算的基础上的，所以总时间当然会增加了。