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# 63. 不同路径 II

[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/unique-paths-ii/)

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。

现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210111204901338.png)

网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。

示例 1：

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210111204939971.png)

* 输入：obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
* 输出：2
解释：
* 3x3 网格的正中间有一个障碍物。
* 从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径：
    1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
    2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右

示例 2：

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210111205857918.png)

* 输入：obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
* 输出：1

提示：
* m == obstacleGrid.length
* n == obstacleGrid[i].length
* 1 <= m, n <= 100
* obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1


## 思路

这道题相对于[62.不同路径](https://programmercarl.com/0062.不同路径.html) 就是有了障碍。

第一次接触这种题目的同学可能会有点懵，这有障碍了，应该怎么算呢？

[62.不同路径](https://programmercarl.com/0062.不同路径.html)中我们已经详细分析了没有障碍的情况，有障碍的话，其实就是标记对应的dp table（dp数组）保持初始值(0)就可以了。

动规五部曲：

1. 确定dp数组（dp table）以及下标的含义

dp[i][j] ：表示从（0 ，0）出发，到(i, j) 有dp[i][j]条不同的路径。

2. 确定递推公式

递推公式和62.不同路径一样，dp[i][j] =  dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]。

但这里需要注意一点，因为有了障碍，(i, j)如果就是障碍的话应该就保持初始状态（初始状态为0）。

所以代码为：

```cpp
if (obstacleGrid[i][j] == 0) { // 当(i, j)没有障碍的时候，再推导dp[i][j]
    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
}
```

3. dp数组如何初始化

在[62.不同路径](https://programmercarl.com/0062.不同路径.html)不同路径中我们给出如下的初始化：

```cpp
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0)); // 初始值为0
for (int i = 0; i < m; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n; j++) dp[0][j] = 1;
```

因为从(0, 0)的位置到(i, 0)的路径只有一条，所以dp[i][0]一定为1，dp[0][j]也同理。

但如果(i, 0) 这条边有了障碍之后，障碍之后（包括障碍）都是走不到的位置了，所以障碍之后的dp[i][0]应该还是初始值0。

如图：

![63.不同路径II](https://img-blog.csdnimg.cn/20210104114513928.png)

下标(0, j)的初始化情况同理。

所以本题初始化代码为：

```CPP
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; j++) dp[0][j] = 1;
```

**注意代码里for循环的终止条件，一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理**

4. 确定遍历顺序

从递归公式dp[i][j] =  dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] 中可以看出，一定是从左到右一层一层遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]一定是有数值。

代码如下：

```CPP
for (int i = 1; i < m; i++) {
    for (int j = 1; j < n; j++) {
        if (obstacleGrid[i][j] == 1) continue;
        dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
    }
}
```


5. 举例推导dp数组

拿示例1来举例如题：

![63.不同路径II1](https://img-blog.csdnimg.cn/20210104114548983.png)

对应的dp table 如图：

![63.不同路径II2](https://img-blog.csdnimg.cn/20210104114610256.png)

如果这个图看不同，建议在理解一下递归公式，然后照着文章中说的遍历顺序，自己推导一下​！​

动规五部分分析完毕，对应C++代码如下：

```CPP
class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
        int m = obstacleGrid.size();
        int n = obstacleGrid[0].size();
	if (obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1 || obstacleGrid[0][0] == 1) //如果在起点或终点出现了障碍，直接返回0
            return 0;
        vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
        for (int i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++) dp[i][0] = 1;
        for (int j = 0; j < n && obstacleGrid[0][j] == 0; j++) dp[0][j] = 1;
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                if (obstacleGrid[i][j] == 1) continue;
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
            }
        }
        return dp[m - 1][n - 1];
    }
};
```

* 时间复杂度：O(n × m)，n、m 分别为obstacleGrid 长度和宽度
* 空间复杂度：O(n × m)


同样我们给出空间优化版本：
```CPP
class Solution {
public:
    int uniquePathsWithObstacles(vector<vector<int>>& obstacleGrid) {
        if (obstacleGrid[0][0] == 1)
            return 0;
        vector<int> dp(obstacleGrid[0].size());
        for (int j = 0; j < dp.size(); ++j)
            if (obstacleGrid[0][j] == 1)
                dp[j] = 0;
            else if (j == 0)
                dp[j] = 1;
            else
                dp[j] = dp[j-1];

        for (int i = 1; i < obstacleGrid.size(); ++i)
            for (int j = 0; j < dp.size(); ++j){
                if (obstacleGrid[i][j] == 1)
                    dp[j] = 0;
                else if (j != 0)
                    dp[j] = dp[j] + dp[j-1];
            }
        return dp.back();
    }
};
```

* 时间复杂度：O(n × m)，n、m 分别为obstacleGrid 长度和宽度
* 空间复杂度：O(m)


## 总结

本题是[62.不同路径](https://programmercarl.com/0062.不同路径.html)的障碍版，整体思路大体一致。

但就算是做过62.不同路径，在做本题也会有感觉遇到障碍无从下手。

其实只要考虑到，遇到障碍dp[i][j]保持0就可以了。

也有一些小细节，例如：初始化的部分，很容易忽略了障碍之后应该都是0的情况。

就酱，「代码随想录」值得推荐给身边学算法的同学朋友们，关注后都会发现相见恨晚！


## 其他语言版本

### Java 

```java
class Solution {
    public int uniquePathsWithObstacles(int[][] obstacleGrid) {
        int n = obstacleGrid.length, m = obstacleGrid[0].length;
        int[][] dp = new int[n][m];
	
        for (int i = 0; i < m; i++) {
	    if (obstacleGrid[0][i] == 1) break; //一旦遇到障碍，后续都到不了
	    dp[0][i] = 1;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
	    if (obstacleGrid[i][0] == 1) break; ////一旦遇到障碍，后续都到不了
	    dp[i][0] = 1;
        }
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 1; j < m; j++) {
                if (obstacleGrid[i][j] == 1) continue;
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
            }
        }
        return dp[n - 1][m - 1];
    }
}
```


### Python

```python
class Solution:
    def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid: List[List[int]]) -> int:
        # 构造一个DP table
        row = len(obstacleGrid)
        col = len(obstacleGrid[0])
        dp = [[0 for _ in range(col)] for _ in range(row)]

        dp[0][0] = 1 if obstacleGrid[0][0] != 1 else 0
        if dp[0][0] == 0: return 0  # 如果第一个格子就是障碍，return 0
        # 第一行
        for i in range(1, col):
            if obstacleGrid[0][i] != 1:
                dp[0][i] = dp[0][i-1]

        # 第一列
        for i in range(1, row):
            if obstacleGrid[i][0] != 1:
                dp[i][0] = dp[i-1][0]
        print(dp)

        for i in range(1, row):
            for j in range(1, col):
                if obstacleGrid[i][j] != 1:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
        return dp[-1][-1]
```

```python
class Solution:
    """
    使用一维dp数组
    """

    def uniquePathsWithObstacles(self, obstacleGrid: List[List[int]]) -> int:
        m, n = len(obstacleGrid), len(obstacleGrid[0])

        # 初始化dp数组
        # 该数组缓存当前行
        curr = [0] * n
        for j in range(n):
            if obstacleGrid[0][j] == 1:
                break
            curr[j] = 1
            
        for i in range(1, m): # 从第二行开始
            for j in range(n): # 从第一列开始，因为第一列可能有障碍物
                # 有障碍物处无法通行，状态就设成0
                if obstacleGrid[i][j] == 1:
                    curr[j] = 0
                elif j > 0:
                    # 等价于
                    # dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]
                    curr[j] = curr[j] + curr[j - 1]
                # 隐含的状态更新
                # dp[i][0] = dp[i - 1][0]
        
        return curr[n - 1]
```


### Go

```go
func uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid [][]int) int {
	m, n := len(obstacleGrid), len(obstacleGrid[0])
	// 定义一个dp数组
	dp := make([][]int, m)
	for i, _ := range dp {
		dp[i] = make([]int, n)
	}
	// 初始化, 如果是障碍物, 后面的就都是0, 不用循环了
	for i := 0; i < m && obstacleGrid[i][0] == 0; i++ {
		dp[i][0] = 1
	}
	for i := 0; i < n && obstacleGrid[0][i] == 0; i++ {
		dp[0][i] = 1
	}
	// dp数组推导过程
	for i := 1; i < m; i++ {
		for j := 1; j < n; j++ {
			// 如果obstacleGrid[i][j]这个点是障碍物, 那么dp[i][j]保持为0
			if obstacleGrid[i][j] != 1 {
				// 否则我们需要计算当前点可以到达的路径数
				dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
			}
		}
	}
	return dp[m-1][n-1]
}


```

### Javascript
```Javascript
var uniquePathsWithObstacles = function(obstacleGrid) {
    const m = obstacleGrid.length
    const n = obstacleGrid[0].length
    const dp = Array(m).fill().map(item => Array(n).fill(0))
    
    for (let i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] === 0; ++i) {
        dp[i][0] = 1
    }
    
    for (let i = 0; i < n && obstacleGrid[0][i] === 0; ++i) {
        dp[0][i] = 1
    }
    
    for (let i = 1; i < m; ++i) {
        for (let j = 1; j < n; ++j) {
            dp[i][j] = obstacleGrid[i][j] === 1 ? 0 : dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]
        }
    }
        
    return dp[m - 1][n - 1]
};
```

### TypeScript

```typescript
function uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid: number[][]): number {
    /**
        dp[i][j]: 到达(i, j)的路径数
        dp[0][*]: 用u表示第一个障碍物下标，则u之前为1，u之后（含u）为0
        dp[*][0]: 同上
        ...
        dp[i][j]: obstacleGrid[i][j] === 1 ? 0 : dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
     */
    const m: number = obstacleGrid.length;
    const n: number = obstacleGrid[0].length;
    const dp: number[][] = new Array(m).fill(0).map(_ => new Array(n).fill(0));
    for (let i = 0; i < m && obstacleGrid[i][0] === 0; i++) {
        dp[i][0] = 1;
    }
    for (let i = 0; i < n && obstacleGrid[0][i] === 0; i++) {
        dp[0][i] = 1;
    }
    for (let i = 1; i < m; i++) {
        for (let j = 1; j < n; j++) {
            if (obstacleGrid[i][j] === 1) continue;
            dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
        }
    }
    return dp[m - 1][n - 1];
};
```

### Rust

```Rust
impl Solution {
    pub fn unique_paths_with_obstacles(obstacle_grid: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
        let m: usize = obstacle_grid.len();
        let n: usize = obstacle_grid[0].len();
        if obstacle_grid[0][0] == 1 || obstacle_grid[m-1][n-1] == 1 {
            return 0;
        }
        let mut dp = vec![vec![0; n]; m];
        for i in 0..m {
            if obstacle_grid[i][0] == 1 {
                break;
            }
            else { dp[i][0] = 1; }
        }
        for j in 0..n {
            if obstacle_grid[0][j] == 1 {
                break;
            }
            else { dp[0][j] = 1; }
        }
        for i in 1..m {
            for j in 1..n {
                if obstacle_grid[i][j] == 1 {
                    continue;
                }
                dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
            }
        }
        dp[m-1][n-1]
    }
}
```

### C

```c
//初始化dp数组
int **initDP(int m, int n, int** obstacleGrid) {
    int **dp = (int**)malloc(sizeof(int*) * m);
    int i, j;
    //初始化每一行数组
    for(i = 0; i < m; ++i) {
        dp[i] = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
    }

    //先将第一行第一列设为0
    for(i = 0; i < m; ++i) {
        dp[i][0] = 0;
    }
    for(j = 0; j < n; ++j) {
        dp[0][j] = 0;
    }

    //若碰到障碍，之后的都走不了。退出循环
    for(i = 0; i < m; ++i) {
        if(obstacleGrid[i][0]) {
            break;
        }
        dp[i][0] = 1;
    }
    for(j = 0; j < n; ++j) {
        if(obstacleGrid[0][j])
            break;
        dp[0][j] = 1;
    }
    return dp;
}

int uniquePathsWithObstacles(int** obstacleGrid, int obstacleGridSize, int* obstacleGridColSize){
    int m = obstacleGridSize, n = *obstacleGridColSize;
    //初始化dp数组
    int **dp = initDP(m, n, obstacleGrid);

    int i, j;
    for(i = 1; i < m; ++i) {
        for(j = 1; j < n; ++j) {
            //若当前i,j位置有障碍
            if(obstacleGrid[i][j])
                //路线不同
                dp[i][j] = 0;
            else
                dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
        }
    }
    //返回最后终点的路径个数
    return dp[m-1][n-1];
}
```

### Scala

```scala
object Solution {
  import scala.util.control.Breaks._
  def uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid: Array[Array[Int]]): Int = {
    var (m, n) = (obstacleGrid.length, obstacleGrid(0).length)
    var dp = Array.ofDim[Int](m, n)

    // 比如break、continue这些流程控制需要使用breakable
    breakable(
      for (i <- 0 until m) {
        if (obstacleGrid(i)(0) != 1) dp(i)(0) = 1
        else break()
      }
    )
    breakable(
      for (j <- 0 until n) {
        if (obstacleGrid(0)(j) != 1) dp(0)(j) = 1
        else break()
      }
    )

    for (i <- 1 until m; j <- 1 until n; if obstacleGrid(i)(j) != 1) {
      dp(i)(j) = dp(i - 1)(j) + dp(i)(j - 1)
    }

    dp(m - 1)(n - 1)
  }
}
```

-----------------------
<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>
