Dada una array mat[][] de dimensiones N * M , la tarea es encontrar el camino desde la celda superior izquierda (0, 0) hasta la celda inferior derecha (N – 1, M – 1) de la celda dada. array tal que la suma de los elementos en el camino es máxima. Los únicos movimientos permitidos desde cualquier celda (i, j) de la array son (i + 1, j) o (i, j + 1) .
Ejemplos:
Entrada: mat[][] = {{3, 7}, {9, 8}}
Salida: 20
Explicación:
La ruta con suma máxima es 3 => 9 => 8 como 20.Entrada: mat[][] = {{1, 2}, {3, 5}}
Salida: 9
Explicación:
La ruta con suma máxima es 1 => 3 => 5 como 9
Enfoque 1 (de abajo hacia arriba): la idea es utilizar la programación dinámica para resolver este problema. La observación clave es que solo se puede acceder a la celda grid[i][j] desde grid[i – 1][j] o grid[i][j – 1] . Por lo tanto, la relación de recurrencia para este problema está dada por la ecuación:
suma(i, j) = max(suma(i – 1, j), suma(i, j – 1)) + cuadrícula[i][j]
- Inicializa una array auxiliar sum[][] de dimensiones N * M .
- Itere sobre los elementos de la array y actualice cada celda de la array auxiliar sum[][] utilizando la relación de recurrencia formada anteriormente.
- Después de completar los pasos anteriores, el valor sum[N][M] contendrá la suma máxima posible para una ruta desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha de la array dada. Imprime esa suma.
A continuación se muestra la implementación del enfoque anterior:
C++
// C++ program for the above approach #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // Function to find the maximum sum // path in the grid int MaximumPath(vector<vector<int> >& grid) { // Dimensions of grid[][] int N = grid.size(); int M = grid[0].size(); // Stores maximum sum at each cell // sum[i][j] from cell sum[0][0] vector<vector<int> > sum; sum.resize(N + 1, vector<int>(M + 1)); // Iterate to compute the maximum // sum path in the grid for (int i = 1; i <= N; i++) { for (int j = 1; j <= M; j++) { // Update the maximum path sum sum[i][j] = max(sum[i - 1][j], sum[i][j - 1]) + grid[i - 1][j - 1]; } } // Return the maximum sum return sum[N][M]; } // Driver Code int main() { vector<vector<int> > grid = { { 1, 2 }, { 3, 5 } }; cout << MaximumPath(grid); return 0; }
Java
// Java program for //the above approach import java.util.*; class GFG{ // Function to find the maximum sum // path in the grid static int MaximumPath(int [][]grid) { // Dimensions of grid[][] int N = grid.length; int M = grid[0].length; // Stores maximum sum at each cell // sum[i][j] from cell sum[0][0] int [][]sum = new int[N + 1][M + 1]; // Iterate to compute the maximum // sum path in the grid for (int i = 1; i <= N; i++) { for (int j = 1; j <= M; j++) { // Update the maximum path sum sum[i][j] = Math.max(sum[i - 1][j], sum[i][j - 1]) + grid[i - 1][j - 1]; } } // Return the maximum sum return sum[N][M]; } // Driver Code public static void main(String[] args) { int [][]grid = {{1, 2}, {3, 5}}; System.out.print(MaximumPath(grid)); } } // This code is contributed by shikhasingrajput
Python3
# Python3 program for the above approach # Function to find the maximum sum # path in the grid def MaximumPath(grid): # Dimensions of grid[][] N = len(grid) M = len(grid[0]) # Stores maximum sum at each cell # sum[i][j] from cell sum[0][0] sum = [[0 for i in range(M + 1)] for i in range(N + 1)] # Iterate to compute the maximum # sum path in the grid for i in range(1, N + 1): for j in range(1, M + 1): # Update the maximum path sum sum[i][j] = (max(sum[i - 1][j], sum[i][j - 1]) + grid[i - 1][j - 1]) # Return the maximum sum return sum[N][M] # Driver Code if __name__ == '__main__': grid = [ [ 1, 2 ], [ 3, 5 ] ] print(MaximumPath(grid)) # This code is contributed by mohit kumar 29
C#
// C# program for the above approach using System; class GFG{ // Function to find the maximum sum // path in the grid static int MaximumPath(int [,]grid) { // Dimensions of grid[,] int N = grid.GetLength(0); int M = grid.GetLength(1); // Stores maximum sum at each cell // sum[i,j] from cell sum[0,0] int [,]sum = new int[N + 1, M + 1]; // Iterate to compute the maximum // sum path in the grid for(int i = 1; i <= N; i++) { for(int j = 1; j <= M; j++) { // Update the maximum path sum sum[i, j] = Math.Max(sum[i - 1, j], sum[i, j - 1]) + grid[i - 1, j - 1]; } } // Return the maximum sum return sum[N, M]; } // Driver Code public static void Main(String[] args) { int [,]grid = { { 1, 2 }, { 3, 5 } }; Console.Write(MaximumPath(grid)); } } // This code is contributed by Amit Katiyar
Javascript
<script> // JavaScript program for //the above approach // Function to find the maximum sum // path in the grid function MaximumPath(grid) { // Dimensions of grid[][] let N = grid.length; let M = grid[0].length; // Stores maximum sum at each cell // sum[i][j] from cell sum[0][0] let sum = new Array(N + 1); // Loop to create 2D array using 1D array for (var i = 0; i < sum.length; i++) { sum[i] = new Array(2); } for (var i = 0; i < sum.length; i++) { for (var j = 0; j < sum.length; j++) { sum[i][j] = 0; } } // Iterate to compute the maximum // sum path in the grid for (let i = 1; i <= N; i++) { for (let j = 1; j <= M; j++) { // Update the maximum path sum sum[i][j] = Math.max(sum[i - 1][j], sum[i][j - 1]) + grid[i - 1][j - 1]; } } // Return the maximum sum return sum[N][M]; } // Driver Code let grid = [[1, 2], [3, 5]]; document.write(MaximumPath(grid)); // This code is contributed by souravghosh0416. </script>
9
Complejidad de Tiempo: O(N * M)
Espacio Auxiliar: O(N * M)
Enfoque 2 (de arriba hacia abajo): Resolveremos el problema recursivamente de manera de arriba hacia abajo. Formulamos la recurrencia en función de las dos formas de llegar a la cuadrícula de celdas [i] [j] de la siguiente manera:
- Si nos movemos un paso hacia la derecha , desde la cuadrícula de celdas [i][j-1] o,
- Si nos movemos un paso hacia abajo , desde la celda grid[i-1][j] .
dp[i][j] = max(dp[i][j-1], dp[i-1][j]) + cuadrícula[i][j]
Por lo tanto, debemos seleccionar el paso (entre los dos anteriores) que nos da el valor máximo. Además, debemos agregar el valor presente en la celda en la que ingresamos, es decir, grid[i][j] . Como este problema tiene la propiedad de superponer subproblemas, podemos almacenar el resultado (memoizar) de los subproblemas en una array 2D (llamémosla dp ), para evitar cálculos repetidos de los mismos subproblemas. Inicialmente, configuramos todas las celdas de la tabla dp con el valor -1, y cada vez que encontramos una respuesta a un subproblema, sobrescribimos su resultado en la celda respectiva en el dp.mesa. Por lo tanto, antes de calcular cualquier subproblema, verificamos una vez que, si ese subproblema en particular se resolvió previamente o no, si se resolvió (es decir, su celda correspondiente, la array dp no es -1), simplemente devolvemos ese valor, de lo contrario lo resolvemos y almacene el resultado en la tabla dp .
A continuación se muestra la implementación del enfoque anterior:
C++
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; vector<vector<int> > dp; // Function to find the maximum sum path in the grid int MaximumPathUtil(int i, int j, vector<vector<int> >& grid) { // Base condition if (i == 0 || j == 0) return 0; // If current subproblem is already computed, // we simply return its result from the dp table if (dp[i][j] != -1) return dp[i][j]; // Computing the current subproblem and // store the result in the dp table for future use return dp[i][j] = max(MaximumPathUtil(i, j-1, grid), MaximumPathUtil(i - 1, j, grid)) + grid[i-1][j-1]; } int MaximumPath(vector<vector<int> >& grid) { // Dimensions of grid[][] int n = grid.size(); int m = grid[0].size(); // dp table to memoize the subproblem results dp.resize(n+1, vector<int> (m+1, -1)); // dp[n][m] gives the max. path sum // from grid[0][0] to grid[n-1][m-1] return MaximumPathUtil(n, m, grid); } // Driver Code int main() { vector<vector<int> > grid = {{3, 7, 9, 2, 7}, {9, 8, 3, 5, 5}, {1, 7, 9, 8, 6}, {3, 8, 6, 4, 9}, {6, 3, 9, 7, 8}}; cout << MaximumPath(grid); return 0; } // This code is contributed by tridib_samanta
Java
/*package whatever //do not write package name here */ import java.io.*; class GFG { static int dp [][]; // Function to find the maximum sum path in the grid static int MaximumPathUtil(int i, int j, int[][] grid) { // Base condition if (i == 0 || j == 0) return 0; // If current subproblem is already computed, // we simply return its result from the dp table if (dp[i][j] != -1) return dp[i][j]; // Computing the current subproblem and // store the result in the dp table for future use return dp[i][j] = Math.max(MaximumPathUtil(i, j-1, grid), MaximumPathUtil(i - 1, j, grid)) + grid[i-1][j-1]; } static int MaximumPath(int[][] grid) { // Dimensions of grid[][] int n = grid.length; int m = grid[0].length; // dp table to memoize the subproblem results dp = new int[n+1][m+1]; for(int i=0;i<n+1;i++){ for(int j=0;j<m+1;j++){ dp[i][j] = -1; } } // dp[n][m] gives the max. path sum // from grid[0][0] to grid[n-1][m-1] return MaximumPathUtil(n, m, grid); } // Driver Code public static void main(String args[]) { int[][] grid = {{3, 7, 9, 2, 7}, {9, 8, 3, 5, 5}, {1, 7, 9, 8, 6}, {3, 8, 6, 4, 9}, {6, 3, 9, 7, 8}}; System.out.println(MaximumPath(grid)); } }
Python3
dp = [] # Function to find the maximum sum path in the grid def MaximumPathUtil(i, j, grid): global dp # Base condition if (i == 0 or j == 0): return 0 # If current subproblem is already computed, # we simply return its result from the dp table if (dp[i][j] != -1): return dp[i][j] # Computing the current subproblem and # store the result in the dp table for future use dp[i][j] = max(MaximumPathUtil(i, j-1, grid), MaximumPathUtil(i - 1, j, grid)) + grid[i-1][j-1] return dp[i][j] def MaximumPath(grid): global dp # Dimensions of grid[][] n = len(grid) m = len(grid[0]) # dp table to memoize the subproblem results dp = [[-1 for i in range(m + 1)] for j in range(n + 1)] # dp[n][m] gives the max. path sum # from grid[0][0] to grid[n-1][m-1] return MaximumPathUtil(n, m, grid) # Driver Code grid = [[3, 7, 9, 2, 7], [9, 8, 3, 5, 5], [1, 7, 9, 8, 6], [3, 8, 6, 4, 9], [6, 3, 9, 7, 8]] print(MaximumPath(grid)) # This code is contributed by shinjanpatra
C#
// C# program to implement above approach using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; class GFG { static int[][] dp; // Function to find the maximum sum path in the grid static int MaximumPathUtil(int i, int j, int[][] grid) { // Base condition if (i == 0 || j == 0){ return 0; } // If current subproblem is already computed, // we simply return its result from the dp table if (dp[i][j] != -1) return dp[i][j]; // Computing the current subproblem and // store the result in the dp table for future use return dp[i][j] = Math.Max(MaximumPathUtil(i, j-1, grid), MaximumPathUtil(i - 1, j, grid)) + grid[i-1][j-1]; } static int MaximumPath(int[][] grid) { // Dimensions of grid[][] int n = grid.Length; int m = grid[0].Length; // dp table to memoize the subproblem results dp = new int[n+1][]; for(int i = 0 ; i <= n ; i++){ dp[i] = new int[m + 1]; } for(int i = 0 ; i < n + 1 ; i++){ for(int j = 0 ; j < m + 1 ; j++){ dp[i][j] = -1; } } // dp[n][m] gives the max. path sum // from grid[0][0] to grid[n-1][m-1] return MaximumPathUtil(n, m, grid); } // Driver code public static void Main(string[] args){ int[][] grid = { new int[]{3, 7, 9, 2, 7}, new int[]{9, 8, 3, 5, 5}, new int[]{1, 7, 9, 8, 6}, new int[]{3, 8, 6, 4, 9}, new int[]{6, 3, 9, 7, 8} }; Console.WriteLine(MaximumPath(grid)); } } // This code is contributed by subhamgoyal2014.
Javascript
<script> let dp = []; // Function to find the maximum sum path in the grid function MaximumPathUtil(i, j, grid) { // Base condition if (i == 0 || j == 0) return 0; // If current subproblem is already computed, // we simply return its result from the dp table if (dp[i][j] != -1) return dp[i][j]; // Computing the current subproblem and // store the result in the dp table for future use return dp[i][j] = Math.max(MaximumPathUtil(i, j-1, grid), MaximumPathUtil(i - 1, j, grid)) + grid[i-1][j-1]; } function MaximumPath(grid) { // Dimensions of grid[][] let n = grid.length; let m = grid[0].length; // dp table to memoize the subproblem results dp = new Array(n+1); for(let i = 0; i <= n; i++){ dp[i] = new Array(m + 1).fill(-1); } // dp[n][m] gives the max. path sum // from grid[0][0] to grid[n-1][m-1] return MaximumPathUtil(n, m, grid); } // Driver Code let grid = [[3, 7, 9, 2, 7], [9, 8, 3, 5, 5], [1, 7, 9, 8, 6], [3, 8, 6, 4, 9], [6, 3, 9, 7, 8]]; document.write(MaximumPath(grid),"</br>"); // This code is contributed by shinjanpatra </script>
Producción:
67
Complejidad de tiempo: O(n*m)
Complejidad de espacio: O(n*m)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vijayyadav1459 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA