【Leetcode】【Medium】Triangle
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.
解题思路1:
使用动态规划的思路求解(解法2更符合动态规划思想)。
题目要求只能使用n的额外空间,首先想到了不断迭代数组的方法。
新建包含n个元素的数组A,初始值A[0] = triangle[0][0],即triangle第一层那唯一一个元素的值。
A表示路径运行到当前位置的最小值,之后从第二层到最后一层不断迭代,不断计算到达新一层各个位置的最小值,迭代结束后,返回数组A中记录的最小路径值,即为题目所求。
需要注意的是:
1,因为后一层比前一层多一个元素,所以每层首尾元素在计算时需要特殊对待:
A[0] = triangle[i][0] + A[0];
A[i-1] = triangle[i][i-1] + A[i]
其他元素公式为:
A[j] = triangle[i][j] + min(A[j], A[j-1])
2、迭代数组过程,由于新旧值交替运算,很容易出错的地方是,计算一个新值时覆盖了仍需使用的旧值,导致计算其他新值时出错;
针对本题:
除了首尾元素外,每次计算一个新值A[j],都需要用到旧的数组中保存的A[j]和A[j-1]的值;
因此从后往前更新,可以避免出现错误计算。
代码:
class Solution {
public:
int minimumTotal(vector<vector<int> > &triangle) {
int n = triangle.size();
vector<int> path(n);
path[] = triangle[][];
for (int i = ; i < n; ++i) {
path[i] = triangle[i][i] + path[i-];
for (int j = i - ; j > ; --j) {
path[j] = triangle[i][j] + min(path[j], path[j-]);
}
path[] = triangle[i][] + path[];
}
int min = path[];
for (int i = ; i < n; ++i){
if (path[i] < min)
min = path[i];
}
return min;
}
};
解题思路2:
上一解中存在两个问题:
1、由于从上到下计算,每层比上一层元素多,造成必须单独计算首尾元素,代码丑陋,可读性降低;
解决:如果从下向上迭代运算,则可以解决这个问题;
2、最终还要遍历数组path,找到最小值返回,增加了时间;
解决:如果从下向上迭代计算,每次计算都表示从当前位置出发,路径和的最小值,那么迭代到第一层时,就为要求的结果。
新的解法:
数组A初始值设为三角最底一层值,之后由下向上迭代三角。
A[j]的意义为:保存从当前位置运动到三角最底层,所需要的最小路径和;
而每次迭代的意义为:从当前位置,向下选择,选择下一层中,到达底端最小的路径,作为当前位置到达底端的最小路径;
注,和思路一一样,需要在数组迭代中防止新旧值交叉,因为A[j] = triangle[i][j] + min(A[j], A[j+1]),因此从左向右计算新值较为合理。
代码:
class Solution {
public:
int minimumTotal(vector<vector<int> > &triangle) {
int n = triangle.size();
vector<int> path(triangle.back());
for (int i = n - ; i >= ; --i) {
for (int j = ; j <= i; ++j) {
path[j] = triangle[i][j] + min(path[j], path[j+]);
}
}
return path[];
}
};
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