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动态规划法Leetcode-64-最小路径和(java)

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动态规划法Leetcode-64-最小路径和(java)

题目

给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ,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。

输入:grid = [[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。

提示: m == grid.length n == grid[i].length 1 <= m, n <= 200 0 <=grid[i][j] <= 100

思路 步骤一、定义数组元素的含义

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:当机器人从左上角走到(i, j) 这个位置时,最下的路径和是 dp[i] [j]。那么,dp[m-1] [n-1] 就是我们要的答案了。

注意,这个网格相当于一个二维数组,数组是从下标为 0 开始算起的,所以 由下角的位置是 (m-1, n - 1),所以 dp[m-1] [n-1] 就是我们要走的答案。

步骤二:找出关系数组元素间的关系式

想象以下,机器人要怎么样才能到达 (i, j) 这个位置?由于机器人可以向下走或者向右走,所以有两种方式到达
一种是从 (i-1, j) 这个位置走一步到达
一种是从(i, j - 1) 这个位置走一步到达
不过这次不是计算所有可能路径,而是计算哪一个路径和是最小的,那么我们要从这两种方式中,选择一种,使得dp[i] [j] 的值是最小的,显然有
dp[i] [j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]) + arr[i][j];// arr[i][j] 表示网格种的值

步骤三、找出初始值

显然,当 dp[i] [j] 中,如果 i 或者 j 有一个为 0,那么还能使用关系式吗?答是不能的,因为这个时候把 i - 1 或者 j - 1,就变成负数了,数组就会出问题了,所以我们的初始值是计算出所有的 dp[0] [0….n-1] 和所有的 dp[0….m-1] [0]。这个还是非常容易计算的,相当于计算机图中的最上面一行和左边一列。因此初始值如下:
dp[0] [j] = arr[0] [j] + dp[0] [j-1]; // 相当于最上面一行,机器人只能一直往左走
dp[i] [0] = arr[i] [0] + dp[i] [0]; // 相当于最左面一列,机器人只能一直往下走

代码(java)
public class Leetcode64 {
    public int minPathSum(int[][] grid) {
        int m=grid.length;
        int n=grid[0].length;
        int dp[][]=new int[m][n];//值表示路径和
        dp[0][0]=grid[0][0];
        for(int i=1;i
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