重庆做网站怎么做,建设工程消防备案查询网站,外贸网站建站和推广,免费行情软件app网站大全入口目录 1631. 最小体力消耗路径
题目描述#xff1a;
实现代码与解析#xff1a;
BFSDP
原理思路#xff1a; 1631. 最小体力消耗路径
题目描述#xff1a;
你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights #xff0c;其中 heights[row][col] 表…目录 1631. 最小体力消耗路径
题目描述
实现代码与解析
BFSDP
原理思路 1631. 最小体力消耗路径
题目描述
你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights 其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) 且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) 注意下标从 0 开始编号。你每次可以往 上下左右 四个方向之一移动你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。
一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。
请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。 示例 1 输入heights [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]
输出2
解释路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。
这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优因为另一条路径差值最大值为 3 。示例 2 输入heights [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]
输出1
解释路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 比路径 [1,3,5,3,5] 更优。示例 3 输入heights [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]
输出0
解释上图所示路径不需要消耗任何体力。提示
rows heights.lengthcolumns heights[i].length1 rows, columns 1001 heights[i][j] 106 实现代码与解析
BFSDP
class Solution {// 偏移量public int[] dx {1, 0, -1, 0};public int[] dy {0, 1, 0, -1};public int minimumEffortPath(int[][] heights) {int n heights.length;int m heights[0].length;int[][] f new int[n][m];for (int[] row: f) {Arrays.fill(row, 0x3f3f3f3f);}f[0][0] 0;Queueint[] q new LinkedList();// bfsq.offer(new int[]{0, 0});while (!q.isEmpty()) {int[] t q.peek();q.poll();for (int i 0; i 4; i) {int x t[0] dx[i];int y t[1] dy[i];if (x 0 || x n || y 0 || y m) continue;int df Math.max(f[t[0]][t[1]], Math.abs(heights[x][y] - heights[t[0]][t[1]]));if (df f[x][y]) {f[x][y] df;q.add(new int[]{x,y});}}}return f[n - 1][m - 1];}
}
原理思路 dfs遍历图若到该节点的体力消耗变小那么就将此节点加入队列再继续更新其他节点。
突然发现这本质不就是SPFA算法么也可说spfa本质是dp只不过是在二维数组而不是图中去遍历然后是用到当前节点最小价值是否变化去更新。
