目录 1. leetcode 64. 最小路径和 1.1. 暴力 1.2. 二维动态规划 2. 完整代码及执行结果 2.1. 执行结果 1. leetcode 64. 最小路径和 给定一个包含非负整数的 m x n 网格, 请找出一条从左上角到右下角的路径, 使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 示例: 输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. 1.1. 暴力 cost(i,j…

64. 最小路径和 64. Minimum Path Sum 题目描述 给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明: 每次只能向下或者向右移动一步. 每日一算法2019/5/23Day 20LeetCode64. Minimum Path Sum 示例: 输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. Java 实现 略 相似题目 62. 不同路…

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). 说明: 如果你可以只使用 O(n) 的额外空间(n 为三角形的总行数)来解决这个问题,那么你的算法会很加分. 解法:基础dp,倒推. class Solution { public: int minimumTotal(vector<vector<in…

描述 给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 示例: 输入:[  [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1]]输出: 7解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. 解析 由于我们的目的是从左上角到右下角,最小路径和是多少,那我们就定义 dp[i] [j]的含义为:当从左上角走到(i, j) 这个位置时,最下的路径和是 dp[i] [j].那么,dp[m-1] [n-1] 就是我…

[问题]给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 示例: 输入: [ [,,], [,,], [,,] ] 输出: 解释: 因为路径 →→→→ 的总和最小. 解题思路: 这道题目也是一个经典的动态规划题目,首先题目中说明了:每次只能向下走或者向右移动一步,因此我们可以建立一个dp矩阵,大小为m行n列,其中dp[i][j]表示从左上角[0][0]位置到[i][j]位置的最小路径和.因此我们可以得到…

64. 最小路径和 给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 示例: 输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. class Solution { public int minPathSum(int[][] grid) { if (grid == null || grid.length < 1 || grid…

题目 给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 示例: 输入: [   [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. 解释 此题运用的是动态规划, 而且和很多题目非常相似,题目要求每次只能向下走一步或者向右走一步.这就规定走到这一个点的路径只有两点,就是上面的点和左边的点.所以每一点的最小cost可以表示为 min(到达上…

题目 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度. 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4. 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence 著作权归领扣网络所有.商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处. 题解 最常规的二维dp数组维护. 代码 public cla…

题目描述:题目链接 同样对于这个问题,我们可以考虑用动态规划来解决. 解决动态规划常见的三个步骤: 1:问题的归纳.对于 i,j 位置上的最短路径可以用d[ i ][ j ]表示. 2:归纳递推式:d[ i ][ j ] = Math.min( d [ i - 1 ] [ j ] ,  d [ i  ] [ j - 1 ] ) + grid[ i ][ j ]:因为题目中规定,只能向下或者向右边移动. 3:初始化d.  对于首行和首列肯定可以用一个for循环来表示. 要点:我们可以借用原数组来表…

很典型的动态规划题目 C++解法一:空间复杂度n2 class Solution { public: int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) { ].size(); int dp[m][n]; dp[][]=grid[][]; ;i<m;i++){ dp[i][]=dp[i-][]+grid[i][]; } ;j<n;j++){ dp[][j]=dp[][j-]+grid[][j]; } ;i<m;i++){ ;…