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[LeetCode] 64. Minimum Path Sum 最小路径和

 

Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right which minimizes the sum of all numbers along its path.

Note: You can only move either down or right at any point in time.

Example:

Input:
[
  [1,3,1],
  [1,5,1],
  [4,2,1]
]
Output: 7
Explanation: Because the path 1→3→1→1→1 minimizes the sum.

 

这道题给了我们一个只有非负数的二维数组,让找一条从左上到右下的路径,使得路径和最小,限定了每次只能向下或者向右移动。一个常见的错误解法就是每次走右边或下边数字中较小的那个,这样的贪婪算法获得的局部最优解不一定是全局最优解,因此是不行的。实际上这道题跟之前那道 Dungeon Game 没有什么太大的区别,都需要用动态规划 Dynamic Programming 来做,这应该算是 DP 问题中比较简单的一类,我们维护一个二维的 dp 数组,其中 dp[i][j] 表示到达当前位置的最小路径和。接下来找状态转移方程,因为到达当前位置 (i, j)  只有两种情况,要么从上方 (i-1, j) 过来,要么从左边 (i, j-1) 过来,我们选择 dp 值较小的那个路径,即比较 dp[i-1][j] 和 dp[i][j-1],将其中的较小值加上当前的数字 grid[i][j],就是当前位置的 dp 值了。但是有些特殊情况要提前赋值,比如起点位置,直接赋值为 grid[0][0],还有就是第一行和第一列,其中第一行的位置只能从左边过来,第一列的位置从能从上面过来,所以这两行要提前初始化好,然后再从 (1, 1) 的位置开始更新到右下角即可,反正难度不算大,代码如下:

 

解法一:

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        if (grid.empty() || grid[0].empty()) return 0;
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n));
        dp[0][0] = grid[0][0];
        for (int i = 1; i < m; ++i) dp[i][0] = grid[i][0] + dp[i - 1][0];
        for (int j = 1; j < n; ++j) dp[0][j] = grid[0][j] + dp[0][j - 1];
        for (int i = 1; i < m; ++i) {
            for (int j = 1; j < n; ++j) {
                dp[i][j] = grid[i][j] + min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};

 

我们可以优化空间复杂度,可以使用一个一维的 dp 数组就可以了,初始化为整型最大值,但是 dp[0][0] 要初始化为0。之所以可以用一维数组代替之前的二维数组,是因为当前的 dp 值只跟左边和上面的 dp 值有关。这里我们并不提前更新第一行或是第一列,而是在遍历的时候判断,若j等于0时,说明是第一列,我们直接加上当前的数字,否则就要比较是左边的 dp[j-1] 小还是上面的 dp[j]  小,当是第一行的时候,dp[j] 是整型最大值,所以肯定会取到 dp[j-1] 的值,然后再加上当前位置的数字即可,参见代码如下:

 

解法二:

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        if (grid.empty() || grid[0].empty()) return 0;
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        vector<int> dp(n, INT_MAX);
        dp[0] = 0;
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if (j == 0) dp[j] += grid[i][j];
                else dp[j] = grid[i][j] + min(dp[j], dp[j - 1]);
            }
        }
        return dp[n - 1];
    }
};

 

我们还可以进一步的优化空间,连一维数组都不用新建,而是直接使用原数组 grid 进行累加,这里的累加方式跟解法一稍有不同,没有提前对第一行和第一列进行赋值,而是放在一起判断了,当i和j同时为0时,直接跳过。否则当i等于0时,只加上左边的值,当j等于0时,只加上面的值,否则就比较左边和上面的值,加上较小的那个即可,参见代码如下:

 

解法三:

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        if (grid.empty() || grid[0].empty()) return 0;
        for (int i = 0; i < grid.size(); ++i) {
            for (int j = 0; j < grid[i].size(); ++j) {
                if (i == 0 && j == 0) continue;
                if (i == 0) grid[0][j] += grid[0][j - 1];
                else if (j == 0) grid[i][0] += grid[i - 1][0];
                else grid[i][j] += min(grid[i - 1][j], grid[i][j - 1]);
            }
        }
        return grid.back().back();
    }
};

 

下面这种写法跟上面的基本相同,只不过用了 up 和 left 两个变量来计算上面和左边的值,看起来稍稍简洁一点,参见代码如下:

 

解法四:

class Solution {
public:
    int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) {
        if (grid.empty() || grid[0].empty()) return 0;
        for (int i = 0; i < grid.size(); ++i) {
            for (int j = 0; j < grid[i].size(); ++j) {
                if (i == 0 && j == 0) continue;
                int up = (i == 0) ? INT_MAX : grid[i - 1][j];
                int left = (j == 0) ? INT_MAX : grid[i][j - 1];
                grid[i][j] += min(up, left);
            }
        }
        return grid.back().back();
    }
};

 

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/64

 

类似题目:

Unique Paths

Dungeon Game

Cherry Pickup

 

参考资料:

https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/

https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/discuss/23457/C%2B%2B-DP

https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/discuss/23617/C%2B%2B-solution-beat-98.59

https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/discuss/23611/My-Java-clean-code-DP-no-extra-space

https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/discuss/23678/C%2B%2B-easy-solution-using-dp.-space-compexity-%3A-O(1)

 

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posted @ 2015-03-20 11:50 Grandyang 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏