【动态规划专栏】专题二:路径问题--------4.下降路径最小和
本专栏内容为:算法学习专栏,分为优选算法专栏,贪心算法专栏,动态规划专栏以及递归,搜索与回溯算法专栏四部分。 通过本专栏的深入学习,你可以了解并掌握算法。
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专题二
- 题目来源
- 题目描述
- 题目解析
- 算法原理
- 1.状态表示
- 2.状态转移方程
- 3.初始化
- 4.填表顺序
- 5.返回值
- 代码实现
题目来源
本题来源为:
Leetcode 931. 下降路径最小和
题目描述
给你一个 n x n 的 方形 整数数组 matrix ,请你找出并返回通过 matrix 的下降路径 的 最小和 。
下降路径 可以从第一行中的任何元素开始,并从每一行中选择一个元素。在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列(即位于正下方或者沿对角线向左或者向右的第一个元素)。具体来说,位置 (row, col) 的下一个元素应当是 (row + 1, col - 1)、(row + 1, col) 或者 (row + 1, col + 1) 。
题目解析
题目很好理解,注意一点就是选择下一行发的元素是离他最近的三个位置的元素。
算法原理
1.状态表示
经验+题目要求
对于本题而言就是:
dp[i][j]表示:走到[i,j]位置的时候,最小的下降路径
2.状态转移方程
分三种情况:
因此状态方程为:
dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1],min(dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]))+matrix[i-1][j-1];
3.初始化
本次的初始化需要加两列一行。
4.填表顺序
整体从上往下
5.返回值
返回最后一行的最小值
代码实现
动态规划的代码基本就是固定的四步:
1.创建dp表
2.初始化
3.填表
4.返回值
本题完整代码实现:
class Solution
{
public:int minFallingPathSum(vector<vector<int>>& matrix) {int n=matrix.size();//创建dp表vector<vector<int>> dp(n+1,vector<int>(n+2,INT_MAX));//初始化第一行for(int i=0;i<n+2;i++)dp[0][i]=0;//填表for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n;j++){//抄状态转移方程dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1],min(dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]))+matrix[i-1][j-1];}}int ret=INT_MAX;for(int j=1;j<=n;j++){ret=min(ret,dp[n][j]);}return ret;}
};
时间复杂度:O(N)
空间复杂度:O(N)