【面试经典150 | 动态规划】三角形最小路径和

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本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法，两到三天更新一篇文章，欢迎催更……

专栏内容以分析题目为主，并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾与总结，文章结构大致如下，部分内容会有增删：

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题目来源：贴上题目的链接，方便大家查找题目并完成练习；
题目解读：复述题目（确保自己真的理解题目意思），并强调一些题目重点信息；
解题思路：介绍一些解题思路，每种解题思路包括思路讲解、实现代码以及复杂度分析；
知识回忆：针对今天介绍的题目中的重点内容、数据结构进行回顾总结。

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【动态规划】【数组】

题目来源

120. 三角形最小路径和

解题思路

方法一：动态规划

定义状态

f[i][j] 表示从三角形顶部到达位置 (i, j) 的最小路径，i 和 j 分别表示 triangle 数组中的第 i 个数组中的第 j 个元素（索引从 0 开始）。

转移关系

由于每一步只能移动到下一行的「相邻节点」，因此要到达位置 (i, j) 处，上一步只能在位置 (i-1, j) 或 (i-1, j-1)。我们需要在这两个位置中选择一个路径和较小的进行转移，转移关系为：

$f [i] [j] = min (f [i - 1] [j], f [i - 1] [j - 1]) + t r ian g l e [i] [j]$

base case

边界情况有三种，一是初始位置 f[0][0] = triangle[0][0].

二是对于每个数组中的第一个位置，即 f[i][j] 中 j = 0 的情况，上一个位置只能是 (i-1, j)，因此此时有：

$f [i] [0] = f [i - 1] [j] + t r ian g l e [i] [j], i >= 1$

三是 i = j 时，上一个位置只能是 (i-1, j-1)，因此有：

$f [i] [i] = f [i - 1] [i - 1] + t r ian g l e [i] [i], i = j$

最后返回

最后返回数组 f[n-1] 中的最小值。

实现代码

class Solution {
public:
    int minimumTotal(vector<vector<int>>& triangle) {
        int n = triangle.size();
        vector<vector<int>> f(n, vector<int>(n));
        f[0][0] = triangle[0][0];
        
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            f[i][0] = f[i-1][0] + triangle[i][0];
            for (int j = 1; j < i; ++j) {
                f[i][j] = min(f[i-1][j], f[i-1][j-1]) + triangle[i][j];
            }
            f[i][i] = f[i-1][i-1] + triangle[i][i];
        }
        return *min_element(f[n-1].begin(), f[n-1].end());
    }
};

复杂度分析

时间复杂度： $O(n^2)$ ， $n$ 是三角形的行数。