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力扣(LeetCode) - 329 矩阵中的最长路径 & 记忆

力扣(LeetCode) - 329 矩阵中的最长路径 & 记忆

作者: 小怪兽大作战 | 来源:发表于2019-08-18 11:55 被阅读0次

    一、题目

    给定一个整数矩阵,找出最长递增路径的长度。

    对于每个单元格,你可以往上,下,左,右四个方向移动。 你不能在对角线方向上移动或移动到边界外(即不允许环绕)。

    示例 1:

    输入: nums = 
    [
      [9,9,4],
      [6,6,8],
      [2,1,1]
    ] 
    输出: 4 
    解释: 最长递增路径为 [1, 2, 6, 9]。
    

    示例 2:

    输入: nums = 
    [
      [3,4,5],
      [3,2,6],
      [2,2,1]
    ] 
    输出: 4 
    解释: 最长递增路径是 [3, 4, 5, 6]。注意不允许在对角线方向上移动。
    

    二、思路

    常规思路用深度优先搜索,从每个节点开始进行深度优先搜索,最后得到最长的路径。但是这样会重复计算很多子问题。比如下图所示:分别从Mat[2][1]搜索和从Mat[2][2]搜索时,都重新计算了节点Mat[1][1]的最长升序路径。


    搜索时重复搜索了节点6

    这时就需要记忆化搜索,使用数组dp记录每个节点开始的最长升序路径长度,每次搜索到一个节点Mat[i][j],如果dp[i][j]有数据,直接返回,如果没有数据,再进行计算。

    代码

    class Solution {
        public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
            if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
                return 0;
            }
            int max = 0;
            int row = matrix.length;
            int col = matrix[0].length;
            int[][] dp = new int[row][col];
            for (int i = 0; i < row; i++) {
                for (int j = 0; j < col; j++) {
                    max = Math.max(max, loop(matrix, Integer.MIN_VALUE, dp, i, j)); //从每个节点开始搜索
                }
            }
            return max;
        }
        /**
         * 记忆化搜索
         * @param mat  数据矩阵
         * @param pre  路径中的前一个结点数字
         * @param dp   保存从每个结点开始搜索的最长升序序列的长度
         * @param i    当前位置
         * @param j    当前位置
         * @return
         */
        private int loop(int[][] mat, int pre, int[][] dp, int i, int j) {
            if (i < 0 || j < 0 || i >= mat.length || j >= mat[0].length || mat[i][j] <= pre) {  //停止搜索条件
                return 0;
            }
            if (dp[i][j] != 0) {  //如果有数据,直接返回
                return dp[i][j];
            }
            int max = 0;  //进行搜索
            max = Math.max(max, loop(mat, mat[i][j], dp, i - 1, j));
            max = Math.max(max, loop(mat, mat[i][j], dp, i + 1, j));
            max = Math.max(max, loop(mat, mat[i][j], dp, i, j - 1));
            max = Math.max(max, loop(mat, mat[i][j], dp, i, j + 1));
            dp[i][j] = max + 1;
            return dp[i][j];
        }
    }
    

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