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【面试经典150 | 动态规划】三角形最小路径和

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本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法,两到三天更新一篇文章,欢迎催更……

专栏内容以分析题目为主,并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾与总结,文章结构大致如下,部分内容会有增删:

  • Tag:介绍本题牵涉到的知识点、数据结构;
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  • 题目解读:复述题目(确保自己真的理解题目意思),并强调一些题目重点信息;
  • 解题思路:介绍一些解题思路,每种解题思路包括思路讲解、实现代码以及复杂度分析;
  • 知识回忆:针对今天介绍的题目中的重点内容、数据结构进行回顾总结。

Tag

【动态规划】【数组】


题目来源

120. 三角形最小路径和


解题思路

方法一:动态规划

定义状态

f[i][j] 表示从三角形顶部到达位置 (i, j) 的最小路径,ij 分别表示 triangle 数组中的第 i 个数组中的第 j 个元素(索引从 0 开始)。

转移关系

由于每一步只能移动到下一行的「相邻节点」,因此要到达位置 (i, j) 处,上一步只能在位置 (i-1, j)(i-1, j-1)。我们需要在这两个位置中选择一个路径和较小的进行转移,转移关系为:

f [ i ] [ j ] = m i n ( f [ i − 1 ] [ j ] , f [ i − 1 ] [ j − 1 ] ) + t r i a n g l e [ i ] [ j ] f[i][j] = min(f[i-1][j], f[i-1][j-1]) + triangle[i][j] f[i][j]=min(f[i1][j],f[i1][j1])+triangle[i][j]

base case

边界情况有三种,一是初始位置 f[0][0] = triangle[0][0].

二是对于每个数组中的第一个位置,即 f[i][j]j = 0 的情况,上一个位置只能是 (i-1, j),因此此时有:

f [ i ] [ 0 ] = f [ i − 1 ] [ j ] + t r i a n g l e [ i ] [ j ] , i > = 1 f[i][0] = f[i-1][j] + triangle[i][j], i>=1 f[i][0]=f[i1][j]+triangle[i][j],i>=1

三是 i = j 时,上一个位置只能是 (i-1, j-1),因此有:

f [ i ] [ i ] = f [ i − 1 ] [ i − 1 ] + t r i a n g l e [ i ] [ i ] , i = j f[i][i] = f[i-1][i-1] + triangle[i][i], i=j f[i][i]=f[i1][i1]+triangle[i][i],i=j

最后返回

最后返回数组 f[n-1] 中的最小值。

实现代码

class Solution {
public:int minimumTotal(vector<vector<int>>& triangle) {int n = triangle.size();vector<vector<int>> f(n, vector<int>(n));f[0][0] = triangle[0][0];for (int i = 1; i < n; ++i) {f[i][0] = f[i-1][0] + triangle[i][0];for (int j = 1; j < i; ++j) {f[i][j] = min(f[i-1][j], f[i-1][j-1]) + triangle[i][j];}f[i][i] = f[i-1][i-1] + triangle[i][i];}return *min_element(f[n-1].begin(), f[n-1].end());}
};

复杂度分析

时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) n n n 是三角形的行数。

空间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。我们需要一个 n × n n \times n n×n 的二维数组存放所有的状态。


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