## 题目地址(62. 不同路径) https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths/ ## 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? ``` ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghludgx4b6j30b40533yf.jpg) ``` 例如,上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径?   示例 1: 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。 1. 向右 -> 向右 -> 向下 2. 向右 -> 向下 -> 向右 3. 向下 -> 向右 -> 向右 示例 2: 输入: m = 7, n = 3 输出: 28   提示: 1 <= m, n <= 100 题目数据保证答案小于等于 2 * 10 ^ 9 ``` ## 前置知识 - 排列组合 - [动态规划](../thinkings/dynamic-programming.md) ## 公司 - 阿里 - 腾讯 - 百度 - 字节 ## 思路 首先这道题可以用排列组合的解法来解,需要一点高中的知识。 ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1giwviy6wj6j32b80u0792.jpg) 而这道题我们也可以用动态规划来解。其实这是一道典型的适合使用动态规划解决的题目,它和爬楼梯等都属于动态规划中最简单的题目,因此也经常会被用于面试之中。 读完题目你就能想到动态规划的话,建立模型并解决恐怕不是难事。其实我们很容易看出,由于机器人只能右移动和下移动, 因此第[i, j]个格子的总数应该等于[i - 1, j] + [i, j -1], 因为第[i,j]个格子一定是从左边或者上面移动过来的。 ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghludhu8vpj304z07ga9z.jpg) 这不就是二维平面的爬楼梯么?和爬楼梯又有什么不同呢? 代码大概是: Python Code: ```python class Solution: def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int: d = [[1] * n for _ in range(m)] for col in range(1, m): for row in range(1, n): d[col][row] = d[col - 1][row] + d[col][row - 1] return d[m - 1][n - 1] ``` **复杂度分析** - 时间复杂度:$O(M * N)$ - 空间复杂度:$O(M * N)$ 由于 dp[i][j] 只依赖于左边的元素和上面的元素,因此空间复杂度可以进一步优化, 优化到 O(n). ![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1ghludigqo6j30gr09waaq.jpg) 具体代码请查看代码区。 当然你也可以使用记忆化递归的方式来进行,由于递归深度的原因,性能比上面的方法差不少: > 直接暴力递归的话可能会超时。 Python3 Code: ```python class Solution: @lru_cache def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int: if m == 1 or n == 1: return 1 return self.uniquePaths(m - 1, n) + self.uniquePaths(m, n - 1) ``` ## 关键点 - 排列组合原理 - 记忆化递归 - 基本动态规划问题 - 空间复杂度可以进一步优化到 O(n), 这会是一个考点 ## 代码 代码支持 JavaScript,Python3, CPP JavaScript Code: ```js /* * @lc app=leetcode id=62 lang=javascript * * [62] Unique Paths * * https://leetcode.com/problems/unique-paths/description/ */ /** * @param {number} m * @param {number} n * @return {number} */ var uniquePaths = function (m, n) { const dp = Array(n).fill(1); for (let i = 1; i < m; i++) { for (let j = 1; j < n; j++) { dp[j] = dp[j] + dp[j - 1]; } } return dp[n - 1]; }; ``` Python3 Code: ```python class Solution: def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int: dp = [1] * n for _ in range(1, m): for j in range(1, n): dp[j] += dp[j - 1] return dp[n - 1] ``` CPP Code: ```cpp class Solution { public: int uniquePaths(int m, int n) { vector dp(n + 1, 0); dp[n - 1] = 1; for (int i = m - 1; i >= 0; --i) { for (int j = n - 1; j >= 0; --j) dp[j] += dp[j + 1]; } return dp[0]; } }; ``` **复杂度分析** - 时间复杂度:$O(M * N)$ - 空间复杂度:$O(N)$ ## 扩展 你可以做到比$O(M * N)$更快,比$O(N)$更省内存的算法么?这里有一份[资料](https://leetcode.com/articles/unique-paths/)可供参考。 > 提示: 考虑数学 ## 相关题目 - [70. 爬楼梯](https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/) - [63. 不同路径 II](./63.unique-paths-ii.md) - [【每日一题】- 2020-09-14 -小兔的棋盘](https://github.com/azl397985856/leetcode/issues/429)