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?
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/unique-paths
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。
示例 3:
输入:m = 7, n = 3
输出:28
示例 4:
输入:m = 3, n = 3
输出:6
1 <= m, n <= 100
题目数据保证答案小于等于 2 * 109
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—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:
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―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—项。初始条件为f(0,0)= 1,即从左上角走到左上角有—种方法。最终的答案即为f(m - 1,n - 1)。
细节:
为了方便代码编写,我们可以将所有的f(0,j)以及f(i,0)都设置为边界条件,它们的值均为1。
复杂度分析
时间复杂度:O(mn)。
空间复杂度:O(mn),即为存储所有状态需要的空间。注意到f(i,j)仅与第i行和第i-1行的状态有关,因此我们可以使用滚动数组代替代码中的二维数组,使空间复杂度降低为O(n)。此外,由于我们交换行列的值并不会对答案产生影响,因此我们总可以通过交换m和n使得m≤ n,这样空间复杂度降低至O(min(m, rn))。
class Solution {
public int uniquePaths(int m, int n) {
int[][] f = new int[m][n];
for (int i = 0; i < m; ++i) {
f[i][0] = 1;
}
for (int j = 0; j < n; ++j) {
f[0][j] = 1;
}
for (int i = 1; i < m; ++i) {
for (int j = 1; j < n; ++j) {
f[i][j] = f[i - 1][j] + f[i][j - 1];
}
}
return f[m - 1][n - 1];
}
}