=begin File: min_path_sum.rb Created Time: 2024-05-29 Author: Xuan Khoa Tu Nguyen (ngxktuzkai2000@gmail.com) =end ### 最小経路和:全探索 ### def min_path_sum_dfs(grid, i, j) # 左上のセルなら探索を終了する return grid[i][j] if i == 0 && j == 0 # 行または列のインデックスが範囲外なら、コスト +∞ を返す return Float::INFINITY if i < 0 || j < 0 # 左上から (i-1, j) および (i, j-1) までの最小経路コストを計算する up = min_path_sum_dfs(grid, i - 1, j) left = min_path_sum_dfs(grid, i, j - 1) # 左上隅から (i, j) までの最小経路コストを返す [left, up].min + grid[i][j] end ### 最小経路和:メモ化探索 ### def min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j) # 左上のセルなら探索を終了する return grid[0][0] if i == 0 && j == 0 # 行または列のインデックスが範囲外なら、コスト +∞ を返す return Float::INFINITY if i < 0 || j < 0 # 既に記録があればそのまま返す return mem[i][j] if mem[i][j] != -1 # 左と上のセルからの最小経路コスト up = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i - 1, j) left = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j - 1) # 左上から (i, j) までの最小経路コストを記録して返す mem[i][j] = [left, up].min + grid[i][j] end ### 最小経路和:動的計画法 ### def min_path_sum_dp(grid) n, m = grid.length, grid.first.length # dp テーブルを初期化 dp = Array.new(n) { Array.new(m, 0) } dp[0][0] = grid[0][0] # 状態遷移:先頭行 (1...m).each { |j| dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j] } # 状態遷移:先頭列 (1...n).each { |i| dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0] } # 状態遷移: 残りの行と列 for i in 1...n for j in 1...m dp[i][j] = [dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]].min + grid[i][j] end end dp[n -1][m -1] end ### 最小経路和:空間最適化後の動的計画法 ### def min_path_sum_dp_comp(grid) n, m = grid.length, grid.first.length # dp テーブルを初期化 dp = Array.new(m, 0) # 状態遷移:先頭行 dp[0] = grid[0][0] (1...m).each { |j| dp[j] = dp[j - 1] + grid[0][j] } # 状態遷移:残りの行 for i in 1...n # 状態遷移:先頭列 dp[0] = dp[0] + grid[i][0] # 状態遷移:残りの列 (1...m).each { |j| dp[j] = [dp[j - 1], dp[j]].min + grid[i][j] } end dp[m - 1] end ### Driver Code ### if __FILE__ == $0 grid = [[1, 3, 1, 5], [2, 2, 4, 2], [5, 3, 2, 1], [4, 3, 5, 2]] n, m = grid.length, grid.first.length # 全探索 res = min_path_sum_dfs(grid, n - 1, m - 1) puts "左上から右下までの最小経路和は #{res}" # メモ化探索 mem = Array.new(n) { Array.new(m, - 1) } res = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, n - 1, m -1) puts "左上から右下までの最小経路和は #{res}" # 動的計画法 res = min_path_sum_dp(grid) puts "左上から右下までの最小経路和は #{res}" # 空間最適化後の動的計画法 res = min_path_sum_dp_comp(grid) puts "左上から右下までの最小経路和は #{res}" end