05_不同路径2(带障碍物版)

简介: 05_不同路径2(带障碍物版)

63. 不同路径 II

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”)。

现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?

网格中的障碍物和空位置分别用 10 来表示。

【思路】

动规五部曲:

1、确定dp数组以及下标的含义

dp[i][j]:表示从(0,0)出发,到(i,j)有dp[i][j]条不同的路径。

2、确定递推公式

递推公式和上面那题一样,dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1]。

但这里需要注意的是,因为有了障碍的话应该就保持初始状态(初始状态为0)。

if (obstacleGrid[i][j] == 0) {//当(i, j)没有障碍的时候,再推导dp[i][j]
  dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
}

3、dp数组如何初始化

int[][] dp = new int[m][n];
for(int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++) dp[i][0] = 1;
for(int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; j++) dp[0][j] = 1;

因为从(0,0)的位置到(i,0)的路径只有一条,所以dp[i][0]一定为1,dp[0][j]也同理。

但如果(i, 0)这条边有了障碍之后,障碍之后(包括障碍)都是走不到的位置了,所以障碍之后的dp[i][0]应该还是初始值0。

注意代码里for循环的终止条件,一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作,dp[0][j]同理

4、确定遍历顺序

从递归公式dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]中可以看出,一定是从左到右一层一层遍历,这样保证推导dp[i][j]的时候,dp[i-1][j]和dp[i][j-1]一定有数值。

for(int i = 1; i < m; i++) {
  for (int j = 1; j < n; j++) {
    if(obstacleGrid[i][j] == 1) continue;
    dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
  }
}

5、举例推导dp数组

class Solution {
    public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
        int m = obstacleGrid.length;
        int n = obstacleGrid[0].length;
        int[][] dp = new int[m][n];
        //如果在起点或终点出现了障碍,直接返回0
        if (obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1 || obstacleGrid[0][0] == 1) {
            return 0;
        }
        for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++) {
            dp[i][0] = 1;
        }
        for (int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; j++) {
            dp[0][j] = 1;
        }
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                dp[i][j] = (obstacleGrid[i][j] == 0) ? dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] : 0;
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
}
相关文章
|
7月前
|
算法 前端开发
判断路径是否相交
判断路径是否相交
47 0
|
7月前
1732.找到最高海拔
1732.找到最高海拔
42 1
Three.js模拟沿着路径进行运动,模拟飞机飞行,并保持运动方向
Three.js模拟沿着路径进行运动,模拟飞机飞行,并保持运动方向
1193 0
Three.js模拟沿着路径进行运动,模拟飞机飞行,并保持运动方向
|
C# 图形学
控制物体的运动相关脚本
控制物体的运动相关脚本
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【卫星轨道】基于matlab模拟卫星轨道和地面(空中)目标探测(双星不同轨)
【卫星轨道】基于matlab模拟卫星轨道和地面(空中)目标探测(双星不同轨)
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【VRP问题】基于蚁群结合 2-opt 解决多站点车辆路径问题 MDVRP附matlab代码
【VRP问题】基于蚁群结合 2-opt 解决多站点车辆路径问题 MDVRP附matlab代码
|
存储 传感器 数据可视化
使用激光雷达检测地平面和障碍物
通过分割地平面并查找附近的障碍物来处理来自安装在车辆上的传感器的 3-D 激光雷达数据。这可以促进车辆导航的可驾驶路径规划。该示例还演示如何可视化流式激光雷达数据。
191 0
|
机器学习/深度学习 传感器 安全
基于matlab模拟卫星轨道运动及对地面(空中)目标探测
基于matlab模拟卫星轨道运动及对地面(空中)目标探测
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
【路径规划-VRP问题】基于遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题附matlab代码
【路径规划-VRP问题】基于遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题附matlab代码
|
算法 定位技术
基于Astar算法的栅格地图最优路径搜索matlab仿真,可以修改任意数量栅格
基于Astar算法的栅格地图最优路径搜索matlab仿真,可以修改任意数量栅格
244 0
基于Astar算法的栅格地图最优路径搜索matlab仿真,可以修改任意数量栅格