hello-algo/zh-hant/codes/python/chapter_dynamic_programming/min_path_sum.py
Yudong Jin 5f7385c8a3
feat: Traditional Chinese version (#1163)
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异或 -> 互斥或

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* AVL -> AVL 樹

* 數組 -> 陣列

* 係統 -> 系統
斐波那契數列 -> 費波那契數列
運算元量 -> 運算量
引數 -> 參數

* 聯絡 -> 關聯

* 麵試 -> 面試

* 面向物件 -> 物件導向
歸併排序 -> 合併排序
范式 -> 範式

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反碼 -> 一補數
補碼 -> 二補數
列列尾部 -> 佇列尾部
區域性性 -> 區域性
一摞 -> 一疊

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推匯 -> 推導

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* Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version

* Move zh-Hant/ to zh-hant/

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2024-04-06 02:30:11 +08:00

104 lines
3.2 KiB
Python

"""
File: min_path_sum.py
Created Time: 2023-07-04
Author: krahets (krahets@163.com)
"""
from math import inf
def min_path_sum_dfs(grid: list[list[int]], i: int, j: int) -> int:
"""最小路徑和:暴力搜尋"""
# 若為左上角單元格,則終止搜尋
if i == 0 and j == 0:
return grid[0][0]
# 若行列索引越界,則返回 +∞ 代價
if i < 0 or j < 0:
return inf
# 計算從左上角到 (i-1, j) 和 (i, j-1) 的最小路徑代價
up = min_path_sum_dfs(grid, i - 1, j)
left = min_path_sum_dfs(grid, i, j - 1)
# 返回從左上角到 (i, j) 的最小路徑代價
return min(left, up) + grid[i][j]
def min_path_sum_dfs_mem(
grid: list[list[int]], mem: list[list[int]], i: int, j: int
) -> int:
"""最小路徑和:記憶化搜尋"""
# 若為左上角單元格,則終止搜尋
if i == 0 and j == 0:
return grid[0][0]
# 若行列索引越界,則返回 +∞ 代價
if i < 0 or j < 0:
return inf
# 若已有記錄,則直接返回
if mem[i][j] != -1:
return mem[i][j]
# 左邊和上邊單元格的最小路徑代價
up = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i - 1, j)
left = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j - 1)
# 記錄並返回左上角到 (i, j) 的最小路徑代價
mem[i][j] = min(left, up) + grid[i][j]
return mem[i][j]
def min_path_sum_dp(grid: list[list[int]]) -> int:
"""最小路徑和:動態規劃"""
n, m = len(grid), len(grid[0])
# 初始化 dp 表
dp = [[0] * m for _ in range(n)]
dp[0][0] = grid[0][0]
# 狀態轉移:首行
for j in range(1, m):
dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j]
# 狀態轉移:首列
for i in range(1, n):
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0]
# 狀態轉移:其餘行和列
for i in range(1, n):
for j in range(1, m):
dp[i][j] = min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]) + grid[i][j]
return dp[n - 1][m - 1]
def min_path_sum_dp_comp(grid: list[list[int]]) -> int:
"""最小路徑和:空間最佳化後的動態規劃"""
n, m = len(grid), len(grid[0])
# 初始化 dp 表
dp = [0] * m
# 狀態轉移:首行
dp[0] = grid[0][0]
for j in range(1, m):
dp[j] = dp[j - 1] + grid[0][j]
# 狀態轉移:其餘行
for i in range(1, n):
# 狀態轉移:首列
dp[0] = dp[0] + grid[i][0]
# 狀態轉移:其餘列
for j in range(1, m):
dp[j] = min(dp[j - 1], dp[j]) + grid[i][j]
return dp[m - 1]
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
grid = [[1, 3, 1, 5], [2, 2, 4, 2], [5, 3, 2, 1], [4, 3, 5, 2]]
n, m = len(grid), len(grid[0])
# 暴力搜尋
res = min_path_sum_dfs(grid, n - 1, m - 1)
print(f"從左上角到右下角的做小路徑和為 {res}")
# 記憶化搜尋
mem = [[-1] * m for _ in range(n)]
res = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, n - 1, m - 1)
print(f"從左上角到右下角的做小路徑和為 {res}")
# 動態規劃
res = min_path_sum_dp(grid)
print(f"從左上角到右下角的做小路徑和為 {res}")
# 空間最佳化後的動態規劃
res = min_path_sum_dp_comp(grid)
print(f"從左上角到右下角的做小路徑和為 {res}")