Java中矩阵最小路径和问题用动态规划求解:dpi表示从(0,0)到(i,j)的最小路径和,状态转移方程为dpi = gridi + min(dpi−1, dpi),需单独处理首行、首列边界,结果为dpm−1。

在 Java 中用数组实现矩阵的最小路径和问题,核心是用二维数组(或压缩为一维)存储到达每个位置的最小累计和,状态转移方程直接体现“只能从上方或左方来”的约束。
状态定义与转移方程
设 dp[i][j] 表示从矩阵左上角 (0,0) 到达位置 (i,j) 的最小路径和。给定非负整数矩阵 grid,则状态转移方程为:
dp[i][j] = grid[i][j] + min(dp[i−1][j], dp[i][j−1])
边界处理:第一行只能从左来,第一列只能从上来;起点 dp[0][0] = grid[0][0]。
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二维数组实现(直观易懂)
适合理解逻辑,空间复杂度 O(m×n):
- 初始化 dp 为与 grid 同尺寸的二维数组
- 手动设置首行:dp[0][j] = dp[0][j−1] + grid[0][j]
- 手动设置首列:dp[i][0] = dp[i−1][0] + grid[i][0]
- 双层 for 循环(i 从 1 开始,j 从 1 开始),按方程递推填表
- 结果即为 dp[m−1][n−1]
一维数组优化(节省空间)
因每行只依赖上一行和左侧值,可用长度为 n 的一维数组 dp[] 滚动更新:
- 初始化 dp[0] = grid[0][0],再填满首行:dp[j] = dp[j−1] + grid[0][j]
- 对第 i 行(i ≥ 1):先更新 dp[0] += grid[i][0](来自上方)
- 再从 j = 1 到 n−1:dp[j] = grid[i][j] + min(dp[j], dp[j−1])
(此时 dp[j] 还是上一行的值,代表“上方”;dp[j−1] 是当前行已更新的左边值,代表“左方”)
关键细节提醒
注意数组索引越界检查,尤其在边界初始化时;原地修改 grid 不推荐,会破坏输入数据;若题目允许,可复用 grid 数组做 dp(节省空间但不纯函数式);所有数值应为 int 或 long,避免路径和溢出。

















