力扣62.不同路径

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。

问总共有多少条不同的路径？

示例 1：

输入：m = 3, n = 7
输出：28

示例 2：

输入：m = 3, n = 2
输出：3
解释：
从左上角开始，总共有 3 条路径可以到达右下角。
1. 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向下

思路：

        因为机器到底右下角，向下几步，向右几步都是固定的，

        比如，m=3, n=2，我们只要向下 1 步，向右 2 步就一定能到达终点。

        所以有 从左上角到右下角的过程中，我们需要移动 m+n−2 次，其中有 m−1 次向下移动，n−1 次向右移动。因此路径的总数，就等于从 m+n−2 次移动中选择 m−1 次向下移动的方案数，即组合数：

                          

class Solution:
    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
        return comb(m + n - 2, n - 1)

思路2：

我们用 f(i,j) 表示从左上角走到 (i,j) 的路径数量，其中 i 和 j 的范围分别是 [0,m) 和 [0,n)。

由于我们每一步只能从向下或者向右移动一步，因此要想走到 (i,j)，如果向下走一步，那么会从 (i−1,j) 走过来；如果向右走一步，那么会从 (i,j−1) 走过来。因此我们可以写出动态规划转移方程：

f(i,j)=f(i−1,j)+f(i,j−1)
需要注意的是，如果 i=0，那么 f(i−1,j) 并不是一个满足要求的状态，我们需要忽略这一项；同理，如果 j=0，那么 f(i,j−1) 并不是一个满足要求的状态，我们需要忽略这一项。

初始条件为 f(0,0)=1，即从左上角走到左上角有一种方法。

最终的答案即为 f(m−1,n−1)。

class Solution:
    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
        # Initialize a DP table with dimensions m x n
        dp = [[1] * n for _ in range(m)]
        
        # Populate the DP table
        for i in range(1, m):
            for j in range(1, n):
                dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
        
        # The result is in the bottom-right corner
        return dp[-1][-1]

参考：

62. 不同路径 - 力扣（LeetCode）

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_54373077/article/details/143813451

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