Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below.
For example, given the following triangle
[
[2],
[3,4],
[6,5,7],
[4,1,8,3]
]
The minimum path sum from top to bottom is 11 (i.e., 2 + 3 + 5 + 1 = 11).
Note:
Bonus point if you are able to do this using only O(n) extra space, where n is the total number of rows in the triangle.
题意:在一个二维数组表示的三角形中,找一个从定点到底的路径和最小的一条路径。
思路:
第一种方法是用深度优先搜索暴力的求解每个路径和,找到最短的路径和,因为每个点下面都有两条路可以走,所以时间复杂度是2的n次方级别。
第二种方法是用动态规划的思路。用dp[i][j]表示从顶点2到第i层j列位置的最短路径和,由图可知,从上层有两个位置能到达,如果知道了上层两个位置的dp[i-1][j-1]和dp[i-1][j],则dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + array[i][j]。三角形的两条腰是特殊情况,它们只能从上层一个位置到达。
public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
if (triangle == null || triangle.size() == 0) {
return 0;
}
int len = triangle.size();
int[][] dp = new int[len][len];
dp[0][0] = triangle.get(0).get(0);
int min = Integer.MAX_VALUE;
for (int i = 1; i < len; i++) {
for (int j = 0; j <= i; j++) {
if (j == 0) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + triangle.get(i).get(j);
} else if (j == i) {
dp[i][j] = dp[i - 1][i - 1] + triangle.get(i).get(j);
} else {
dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j]) + triangle.get(i).get(j);
}
if (i == len - 1) {
min = Math.min(min, dp[i][j]);
}
}
}
return min == Integer.MAX_VALUE ? dp[0][0] : min;
}
题目还要求能否用O(n)的空间复杂度解决,参看discuss的答案,他的思路和自己的思路是一样的,只不过是从底向顶点推到,即dp[i]代表从当前层第i列走到底的最短路径和,而我写的dp状态是从顶点到当前位置的最短路径和。
public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
int[] A = new int[triangle.size()+1];
for(int i=triangle.size()-1;i>=0;i--){
for(int j=0;j<triangle.get(i).size();j++){
A[j] = Math.min(A[j],A[j+1])+triangle.get(i).get(j);
}
}
return A[0];
}
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