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困难
深度优先搜索
广度优先搜索
拓扑排序
记忆化搜索
数组
动态规划
矩阵

English Version

题目描述

给定一个 m x n 整数矩阵 matrix ,找出其中 最长递增路径 的长度。

对于每个单元格,你可以往上,下,左,右四个方向移动。 你 不能对角线 方向上移动或移动到 边界外(即不允许环绕)。

 

示例 1:

输入:matrix = [[9,9,4],[6,6,8],[2,1,1]]
输出:4 
解释:最长递增路径为 [1, 2, 6, 9]

示例 2:

输入:matrix = [[3,4,5],[3,2,6],[2,2,1]]
输出:4 
解释:最长递增路径是 [3, 4, 5, 6]。注意不允许在对角线方向上移动。

示例 3:

输入:matrix = [[1]]
输出:1

 

提示:

  • m == matrix.length
  • n == matrix[i].length
  • 1 <= m, n <= 200
  • 0 <= matrix[i][j] <= 231 - 1

解法

方法一:记忆化搜索

我们设计一个函数 $dfs(i, j)$,它表示从矩阵中的坐标 $(i, j)$ 出发,可以得到的最长递增路径的长度。那么答案就是 $\max_{i, j} \textit{dfs}(i, j)$

函数 $dfs(i, j)$ 的执行逻辑如下:

  • 如果 $(i, j)$ 已经被访问过,直接返回 $\textit{f}(i, j)$
  • 否则对 $(i, j)$ 进行搜索,搜索四个方向的坐标 $(x, y)$,如果满足 $0 \le x &lt; m, 0 \le y &lt; n$ 以及 $matrix[x][y] \gt matrix[i][j]$,那么对 $(x, y)$ 进行搜索。搜索结束后,将 $\textit{f}(i, j)$ 更新为 $\textit{f}(i, j) = \max(\textit{f}(i, j), \textit{f}(x, y) + 1)$。最后返回 $\textit{f}(i, j)$

时间复杂度 $O(m \times n)$,空间复杂度 $O(m \times n)$。其中 $m$$n$ 分别是矩阵的行数和列数。

相似题目:

Python3

class Solution:
    def longestIncreasingPath(self, matrix: List[List[int]]) -> int:
        @cache
        def dfs(i: int, j: int) -> int:
            ans = 0
            for a, b in pairwise((-1, 0, 1, 0, -1)):
                x, y = i + a, j + b
                if 0 <= x < m and 0 <= y < n and matrix[x][y] > matrix[i][j]:
                    ans = max(ans, dfs(x, y))
            return ans + 1

        m, n = len(matrix), len(matrix[0])
        return max(dfs(i, j) for i in range(m) for j in range(n))

Java

class Solution {
    private int m;
    private int n;
    private int[][] matrix;
    private int[][] f;

    public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {
        m = matrix.length;
        n = matrix[0].length;
        f = new int[m][n];
        this.matrix = matrix;
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                ans = Math.max(ans, dfs(i, j));
            }
        }
        return ans;
    }

    private int dfs(int i, int j) {
        if (f[i][j] != 0) {
            return f[i][j];
        }
        int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};
        for (int k = 0; k < 4; ++k) {
            int x = i + dirs[k];
            int y = j + dirs[k + 1];
            if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && matrix[x][y] > matrix[i][j]) {
                f[i][j] = Math.max(f[i][j], dfs(x, y));
            }
        }
        return ++f[i][j];
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int longestIncreasingPath(vector<vector<int>>& matrix) {
        int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();
        int f[m][n];
        memset(f, 0, sizeof(f));
        int ans = 0;
        int dirs[5] = {-1, 0, 1, 0, -1};

        function<int(int, int)> dfs = [&](int i, int j) -> int {
            if (f[i][j]) {
                return f[i][j];
            }
            for (int k = 0; k < 4; ++k) {
                int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];
                if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && matrix[x][y] > matrix[i][j]) {
                    f[i][j] = max(f[i][j], dfs(x, y));
                }
            }
            return ++f[i][j];
        };

        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                ans = max(ans, dfs(i, j));
            }
        }
        return ans;
    }
};

Go

func longestIncreasingPath(matrix [][]int) (ans int) {
	m, n := len(matrix), len(matrix[0])
	f := make([][]int, m)
	for i := range f {
		f[i] = make([]int, n)
	}
	dirs := [5]int{-1, 0, 1, 0, -1}
	var dfs func(i, j int) int
	dfs = func(i, j int) int {
		if f[i][j] != 0 {
			return f[i][j]
		}
		for k := 0; k < 4; k++ {
			x, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]
			if 0 <= x && x < m && 0 <= y && y < n && matrix[x][y] > matrix[i][j] {
				f[i][j] = max(f[i][j], dfs(x, y))
			}
		}
		f[i][j]++
		return f[i][j]
	}
	for i := 0; i < m; i++ {
		for j := 0; j < n; j++ {
			ans = max(ans, dfs(i, j))
		}
	}
	return
}

TypeScript

function longestIncreasingPath(matrix: number[][]): number {
    const m = matrix.length;
    const n = matrix[0].length;
    const f: number[][] = Array(m)
        .fill(0)
        .map(() => Array(n).fill(0));
    const dirs = [-1, 0, 1, 0, -1];
    const dfs = (i: number, j: number): number => {
        if (f[i][j] > 0) {
            return f[i][j];
        }
        for (let k = 0; k < 4; ++k) {
            const x = i + dirs[k];
            const y = j + dirs[k + 1];
            if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && matrix[x][y] > matrix[i][j]) {
                f[i][j] = Math.max(f[i][j], dfs(x, y));
            }
        }
        return ++f[i][j];
    };
    let ans = 0;
    for (let i = 0; i < m; ++i) {
        for (let j = 0; j < n; ++j) {
            ans = Math.max(ans, dfs(i, j));
        }
    }
    return ans;
}