剑指offer-72、礼物的最⼤价值

题⽬描述

在⼀个m × n的棋盘的每⼀格都放有⼀个礼物，每个礼物都有⼀定的价值（价值⼤于 0）。你可以从棋盘的左上⻆开始拿格⼦⾥的礼物，并每次向右或者向下移动⼀格、直到到达棋盘的右下⻆。给定⼀个棋盘及其上⾯的礼物的价值，请计算你最多能拿到多少价值的礼物？

如输⼊这样的⼀个⼆维数组，

[
[1,3,1],
[1,5,1],
[4,2,1]
]

那么路径 1→3→5→2→1 可以拿到最多价值的礼物，价值为 12

思路及解答

基础动态规划

这道题其实⼀看就知道是动态规划，棋盘中的每个⼩格⼦，都是和上⽅，或者左⽅的格⼦有关。既然是动态规划，那么我们先定义状态：

dp[i][j]表示到达(i,j)位置时能获得的最大礼物价值

状态转移：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]

public int maxValue(int[][] grid) {
    if (grid == null || grid.length == 0 || grid[0].length == 0) {
        return 0;
    }
    
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    int[][] dp = new int[m][n];
    
    // 初始化起点
    dp[0][0] = grid[0][0];
    
    // 初始化第一行：只能从左边来
    for (int j = 1; j < n; j++) {
        dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j];
    }
    
    // 初始化第一列：只能从上边来
    for (int i = 1; i < m; i++) {
        dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0];
    }
    
    // 填充其余位置
    for (int i = 1; i < m; i++) {
        for (int j = 1; j < n; j++) {
            dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j];
        }
    }
    
    return dp[m-1][n-1];
}

每个位置的计算只依赖左边和上边的结果，通过双重循环自左上向右下填充整个dp表

• 时间复杂度：O(mn)
• 空间复杂度：O(mn)

空间优化动态规划

观察发现当前行只依赖上一行，可以使用一维数组进行空间优化，利用dp[j]在更新前存储上一行第j列的值，更新后存储当前行第j列的值，实现空间复用

dp[j]表示当前行第j列的最大价值，滚动更新

public int maxValue(int[][] grid) {
    if (grid == null || grid.length == 0 || grid[0].length == 0) {
        return 0;
    }
    
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    int[] dp = new int[n];
    
    // 初始化第一行
    dp[0] = grid[0][0];
    for (int j = 1; j < n; j++) {
        dp[j] = dp[j-1] + grid[0][j];
    }
    
    // 处理后续行
    for (int i = 1; i < m; i++) {
        // 更新第一列
        dp[0] += grid[i][0];
        
        for (int j = 1; j < n; j++) {
            // dp[j]代表上一行第j列的值（从上方来）
            // dp[j-1]代表当前行第j-1列的值（从左边来）
            dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j-1]) + grid[i][j];
        }
    }
    
    return dp[n-1];
}

• 时间复杂度：O(mn)
• 空间复杂度：O(n)

原地修改动态规划（最优解）

修改原数组，直接使用grid数组作为dp表，避免额外空间分配

public int maxValue(int[][] grid) {
    if (grid == null || grid.length == 0 || grid[0].length == 0) {
        return 0;
    }
    
    int m = grid.length, n = grid[0].length;
    
    // 初始化第一行
    for (int j = 1; j < n; j++) {
        grid[0][j] += grid[0][j-1];
    }
    
    // 初始化第一列
    for (int i = 1; i < m; i++) {
        grid[i][0] += grid[i-1][0];
    }
    
    // 填充其余位置
    for (int i = 1; i < m; i++) {
        for (int j = 1; j < n; j++) {
            grid[i][j] += Math.max(grid[i-1][j], grid[i][j-1]);
        }
    }
    
    return grid[m-1][n-1];
}

• 时间复杂度： O(nm) ，需要计算完⾥⾯的⼩格⼦
• 空间复杂度： O(1) ，优化后可以实现原地操作，不需要额外的空间

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