摘要:代码一个全局矩阵记录每个点能开始的最长路径对每个点开始深度优先搜索看是否有必要更新全局最大长度如果已经计算过,则直接返回递归上下左右
Longest Descending Path
记忆化搜索 复杂度给出一个矩阵,求矩阵中从某个点开始,最长的下降路径。路径可以走上下左右四个方向。求最长路径的长度。
1 2 3 4 5 6 7 8其中一条最长路径是8 7 6 5 1
时间 O(N) 空间 O(1)
思路最简单的方法就是对每个点都向四个方向进行深度优先搜索,找到最长的下降路径。然而我们可以用动态规划的方法,减少一些重复计算,如果我们已经算出从点(i, j)开始的最长路径,则不用再计算一遍,所以在深度优先搜索中,要递归的记录下路径上这些点的长度:也就是以这些点为起点,能达到的最长路径长度。
代码public class Ski { // 一个全局矩阵记录每个点能开始的最长路径 int[][] dp; public int getLongestPath(int[][] matrix){ dp = new int[matrix.length][matrix[0].length]; int max = 0; for(int i = 0; i < matrix.length; i++){ for(int j = 0; j < matrix[0].length; j++){ // 对每个点开始深度优先搜索 dp[i][j] = dfs(i, j, matrix); // 看是否有必要更新全局最大长度 if(dp[i][j] > max){ max = dp[i][j]; } } } return max; } public int dfs(int i, int j, int[][] m){ // 如果已经计算过,则直接返回 if(dp[i][j] != 0){ return dp[i][j]; } int length = 1; // 递归上下左右 if(i > 0 && m[i - 1][j] < m[i][j]){ length = Math.max(dfs(i - 1, j, m) + 1, length); } if(j > 0 && m[i][j - 1] < m[i][j]){ length = Math.max(dfs(i, j - 1, m) + 1, length); } if(i < m.length - 1 && m[i + 1][j] < m[i][j]){ length = Math.max(dfs(i + 1, j, m) + 1, length); } if(j < m[0].length - 1 && m[i][j + 1] < m[i][j]){ length = Math.max(dfs(i, j + 1, m) + 1, length); } dp[i][j] = length; return length; } }
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