美容医疗手机网站模板,企业手机网站设计案例,wordpress 國内加速,普陀区网站制作目录 题目描述#xff1a; 思路描述#xff1a; 代码#xff1a; 纯递归#xff1a; 带有记忆化搜索的递归#xff1a; 题目描述#xff1a; 给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的矩阵 grid #xff0c;矩阵由若干 正 整数组成。 你可以从矩阵第一列中的 任一 单…目录 题目描述 思路描述 代码 纯递归 带有记忆化搜索的递归 题目描述 给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的矩阵 grid 矩阵由若干 正 整数组成。 你可以从矩阵第一列中的 任一 单元格出发按以下方式遍历 grid  从单元格 (row, col) 可以移动到 (row - 1, col 1)、(row, col 1) 和 (row 1, col 1) 三个单元格中任一满足值 严格 大于当前单元格的单元格。 返回你在矩阵中能够 移动 的 最大 次数。 示例 1 输入grid [[2,4,3,5],[5,4,9,3],[3,4,2,11],[10,9,13,15]] 输出3 解释可以从单元格 (0, 0) 开始并且按下面的路径移动 - (0, 0) - (0, 1). - (0, 1) - (1, 2). - (1, 2) - (2, 3). 可以证明这是能够移动的最大次数。 示例 2 输入grid [[3,2,4],[2,1,9],[1,1,7]] 输出0 解释从第一列的任一单元格开始都无法移动。提示 m grid.lengthn grid[i].length2 m, n 10004 m * n 10^51 grid[i][j] 10^6 思路描述 从第一列开始进行有条件的深度优先搜索即可如果纯递归的话会超时。 递归加上记忆化搜索既可以以比较好的时间复杂度通过了。 代码 纯递归 public class Solation{/*** 从单元格 (row, col) 可以移动到 (row - 1, col 1)、(row, col 1) 和 (row 1, col 1) 三个单元格中任一满足值 严格 大于当前单元格的单元格。* 返回你在矩阵中能够 移动 的 最大 次数。*/int[][] direction{{-1,1},{0,1},{1,1}};int MaxStepInteger.MIN_VALUE;public int maxMoves(int[][] grid) {for(int i0;igrid.length;i){myfun(grid,i,0,0);}return MaxStep;}public void myfun(int[][] grid,int row,int col,int step){if(stepgrid[0].length){MaxStepMath.max(step,MaxStep);return;}boolean flagfalse;for(int i0;idirection.length;i){if(rowdirection[i][0]grid.length coldirection[i][1]grid[0].length rowdirection[i][0]0 rowdirection[i][1]0 grid[row][col]grid[rowdirection[i][0]][coldirection[i][1]]){flagtrue;myfun(grid,rowdirection[i][0],coldirection[i][1],step1);}}if(!flag){MaxStepMath.max(step,MaxStep);}} }带有记忆化搜索的递归 class Solution {int m;int n;int[][] direction new int[][]{{-1, 1}, {0, 1}, {1, 1}};public int maxMoves(int[][] grid) {m grid.length;n grid[0].length;int[][] dis new int[m][n];for(int i 0; i m; i){Arrays.fill(dis[i], -1);}int result 0;for(int i 0; i m; i){result Math.max(result, findPath(i, 0, grid, dis) );}return result;}private int findPath(int x, int y, int[][] grid, int[][] dis){if(dis[x][y] ! -1){return dis[x][y];}int maxLength 0;for(int i 0; i 3; i){int new_x x direction[i][0];int new_y y direction[i][1];if(new_x 0 new_x m new_y n grid[new_x][new_y] grid[x][y]){maxLength Math.max(maxLength, findPath(new_x, new_y, grid, dis) 1);}}dis[x][y] maxLength;return dis[x][y];} }