Java之动态规划之机器人移动
目录
0.动态规划问题
一.不同路径
1.题目描述
2.问题分析
3.代码实现
二.不同路径 II
1.题目描述
2.问题分析
3.代码实现
三.机器人双向走路
1.题目描述
2.问题分析
3.代码实现
0.动态规划问题
动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题,进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法
动态规划对于解决最优子结构啊和重叠子问题等问题时候,有着很好的应用
对于动态规划问题,大致可以分为以下几步:
- 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
- 确定递推公式
- dp数组如何初始化
- 确定遍历顺序
- 举例推导dp数组
一.不同路径
1.题目描述
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?
力扣:力扣

2.问题分析
1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i][j]:机器人走到(i,j)网格的位置有dp[i][j]种方法
2.确定递推公式
因为机器人每次只能向下或者向右移动,所以机器人到达(i,j)的位置只存在两种情况
第一种:从上边的格子走过来,一共有dp[i-1][j]种情况
第二种:从左边的格子走过来,一种有dp[i][j-1]种情况
所以dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]
3.dp数组如何初始化
由递推公式可以看出来,至少初始化第一行和第一列,因为机器人只能左走和下走,所以第一行和第一列只可能有一种情况到达(一直左走或者一直向下走)
4.确定遍历顺序
由递推公式可以看出来,从左到右,从上到下
5.举例推导dp数组
对m = 3, n = 7进行推导
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[1, 3, 6, 10, 15, 21, 28]
3.代码实现
public int uniquePaths(int m, int n) {int[][] dp=new int[m][n];for(int i=0;i<n;i++){dp[0][i]=1;}for(int i=1;i<m;i++){dp[i][0]=1;}for(int i=1;i<m;i++){for(int j=1;j<n;j++){dp[i][j]=dp[i][j-1]+dp[i-1][j];}}return dp[m-1][n-1];}
二.不同路径 II
1.题目描述
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
1和0来表示。
力扣:力扣

2.问题分析
这一题与上一题的区别就是多了障碍,有障碍的地方右走是无法到达的,但是可以从上方到达(不是第一行),知道这个易解
1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i][j]:机器人走到(i,j)网格的位置有dp[i][j]种方法
2.确定递推公式
因为机器人每次只能向下或者向右移动,所以机器人到达(i,j)的位置(左方不存在任何障碍)只存在两种情况
第一种:从上边的格子走过来,一共有dp[i-1][j]种情况
第二种:从左边的格子走过来,一种有dp[i][j-1]种情况
所以dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]
左方一格存在障碍的时候,只能从上方到来(默认障碍位置到达的方法dp[i][j]为0即可)
3.dp数组如何初始化
由递推公式可以看出来,至少初始化第一行和第一列,当右方存在障碍,第一行和第一列只可能有一种情况到达,当上方或者左方存在障碍的时候,障碍之后的路没有情况可以到达
for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; ++i) {dp[i][0] = 1;}for (int i = 0; i < n && obstacleGrid[0][i] == 0; ++i) {dp[0][i] = 1;}
4.确定遍历顺序
由递推公式可以看出来,从左到右,从上到下
5.举例推导dp数组
对obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]进行推导
[1, 1, 1]
[1, 0, 1]
[1, 1, 2]
3.代码实现
public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {int m = obstacleGrid.length;int n = obstacleGrid[0].length;int[][] dp = new int[m][n];if(obstacleGrid[0][0] == 1)return 0;for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; ++i) {dp[i][0] = 1;}for (int i = 0; i < n && obstacleGrid[0][i] == 0; ++i) {dp[0][i] = 1;}for (int i = 1; i < m; ++i) {for (int j = 1; j < n; ++j) {if (obstacleGrid[i][j] == 0)dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];}}return dp[m-1][n-1];}
三.机器人双向走路
1.题目描述
假设有排成一行的N个位置,记为1~N,(N>=2),开始时机器人在start位置,有如下约束
- 机器人在1位置,下一步只能走到2位置
- 机器人在N位置,下一步只能走到N-1位置
- 机器人在其他位置,下一步能走左边,也能走右边
求机器人从start位置经过k步到达target位置的方法数。
2.问题分析
这一题从二维变成了一维,显然是增加了难度的,因为可能存在在一个位置上来回移动的情况,所以dp数组和前几题有明显的的不一样,采用从后到前的推导方式,从target位置推导到start位置
1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i][j]的含义:机器人剩余j步,在i位置走到target位置可以有dp[i][j]中方法数
2.确定递推公式
因为机器人只能向左或是向右移动,所以dp[i][j]可以有两种方式推导出来
从左格移动到i位置:dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
从右格移动到i位置:dp[i][j]=dp[i+1][j-1];
所以递推公式为:dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+dp[i+1][j-1]
但是存在两种特殊情况,当机器人位于1位置的时候,只能向右移动到2位置
当机器人位于n位置的时候,只能向左移动到n-1位置
if (i == 1) {dp[i][j] = dp[2][j - 1];} else if (i == n) {dp[i][j] = dp[n - 1][j - 1];} else {dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + dp[i - 1][j - 1];}
3.dp数组如何初始化
当机器人剩余0步的时候,已经在target位置的时候,这种情况下到达dp显然是1中情况
4.确定遍历顺序
由下图可以看出,遍历顺序应该先从左到右,然后从上到下进行遍历,也就是j(剩余的步数)在外层循环,i(机器人目前的位置)在内存循环

5.举例推导dp数组
对n=5,steps=3,start=2,target=3进行推导
[0, 1, 0, 2] [1, 0, 2, 0] [0, 1, 0, 3] [0, 0, 1, 0] [0, 0, 0, 1]
也就是这三种情况
1).2->1,1->2,2->3 2).2->3,3->2,2->3 3).2->3,3->4,4->3
3.代码实现
public int move(int n, int steps, int start, int target) {int[][] dp = new int[n + 1][steps + 1];//剩余的步数为0,当前位置为target时dp[target][0] = 1;for (int j = 1; j <= steps; ++j) {for (int i = 1; i <= n; ++i) {if (i == 1) {dp[i][j] = dp[2][j - 1];} else if (i == n) {dp[i][j] = dp[n - 1][j - 1];} else {dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + dp[i - 1][j - 1];}}}return dp[start][steps];}
回溯代码
/*** @param n 能够到达位置的最大值(1--n位置移动)* @param steps 剩余需要移动的步数* @param start 当前开始所处的位置* @param target 需要到达的目标位置* @return 一共到达目标位置的方法数*/public int move(int n, int steps, int start, int target) {if (steps == 0) {if (start == target) {return 1;} elsereturn 0;} else if (start == 1) {return move(n, steps - 1, 2, target);} else if (start == n) {return move(n, steps - 1, n - 1, target);} else {return move(n, steps - 1,start + 1, target) + move(n, steps - 1, start - 1, target);}}相关文章:
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