LeetCode 931. 下降路径最小和

题目描述

解题思路

这个问题可以通过动态规划来解决。我们定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示从第一行到第 i 行，且第 i 行选择第 j 列元素的最小路径和。我们可以从第一行开始，逐行计算 dp 数组的值。

算法步骤

1. 初始化 dp 数组的第一行与 matrix 的第一行相同，因为第一行的元素可以直接到达。

2. 从第二行开始，对于每一行的每个元素 matrix[i][j]，找到其上方、左上方和右上方的最小路径和，并加上当前元素的值，更新 dp[i][j]。

3. 在计算完 dp 数组的最后一行后，找到其中的最小值，即为通过 matrix 的下降路径的最小和。

代码实现

class Solution {
public:
    int minFallingPathSum(vector<vector<int>>& matrix) {
        int n = matrix.size();
        vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n));
        
        // 初始化dp数组的第一行为matrix的第一行
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            dp[0][i] = matrix[0][i];
        }
        
        // 从第二行开始计算dp数组
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                int minVal = INT_MAX;
                // 找到当前位置上方、左上方和右上方的最小值
                for (int k = -1; k <= 1; k++) {
                    int col = j + k;
                    if (col >= 0 && col < n) {
                        minVal = min(minVal, dp[i - 1][col]);
                    }
                }
                // 更新dp数组
                dp[i][j] = matrix[i][j] + minVal;
            }
        }
        
        // 找到dp数组的最后一行中的最小值
        int minSum = INT_MAX;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            minSum = min(minSum, dp[n - 1][i]);
        }
        
        return minSum;
    }
};

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n3)，其中 n 是矩阵的行数（或列数）。我们需要三层循环来计算 dp 数组的值。

• 空间复杂度：O(n2)，用于存储 dp 数组。

总结

这个问题是一个典型的动态规划问题，通过定义状态转移方程并逐行计算 dp 数组的值，我们可以找到通过矩阵的下降路径的最小和。这种方法不仅适用于这个问题，也可以推广到其他类似的路径问题中。

原文地址：https://blog.csdn.net/makeke123456/article/details/145300003

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