机器人在网格中移动的算法可能的路径和时间复杂度？
我不明白下面这个问题的路径数是（xy）/十、Y我理解它来自于从一个X-Y项目路径中选择X项目，但为什么它不选择X项目而不是X-Y选择Y项目而不是X-Y呢？为什么只有x？
机器人位于m x n网格的左上角（下图中标记为“开始”）。机器人只能在任何时间点向下或向右移动。机器人正试图到达网格的右下角（下图中标记为“Finish”）。有多少条可能的路径？
- 所有这些路径都是唯一的吗？
- 我怎么确定？
- 回溯算法的时间复杂度是多少？
共有3个答案
这是解释。
无论你怎么走，要到达目的地，路径必须有m行和n列。
假设用1表示行，用0表示列。您的路径是一个由m n个字符组成的字符串。但它只能有m1和n0。
如果有mn个不同的字符，排列的数量将是（mn）！但当你有重复的字符时，它将是（MN）/MN参考这个
当然这将是独一无二的。测试它为4*3网格，您可以看到它。
好的，我给你一个解决这个问题的方法，这样你就有更好的时间来解决它<首先，让我们决定一个求解算法。我们将计算每个细胞到达终点的所有可能路径。该算法将检查单元格，并在其中写入右下单元格之和。我们这样做是因为机器人可以向下移动并跟随任何底部路径，或者向右移动并跟随任何右侧路径，从而增加不同路径的总数。很明显，我要证明这些道路的多样性。如果你愿意，我可以在评论中这样做
对于最右边的底部单元格（finish），单元格的初始值将为1，因为只有一种方法可以从该单元格到达该单元格（完全不移动）。如果单元格不存在（例如，将底部单元格作为最底部的单元格），则其值为0
逐个构建单元格值将生成帕斯卡三角形，其值为（xy）！/x！/y
在（x，y）单元格中，x是从终点到终点的距离，y是1。
说到复杂性，我们将在网格单元上进行x*y迭代，每次迭代都是一个恒定的时间。如果你不想使用回溯算法，你可以使用上面提到的公式，用O（xy）代替O（x*y）
这在某种程度上是基于Mukul Joshi的回答，但希望能更清楚一点。
要从0,0到x，y，您需要向右移动x次，向下移动y次。
让每个向右移动由0表示，向下移动由1表示。
让一个0s和1s字符串指示从0,0到x，y的路径。此路径将包含x0s和y1s。
现在我们要计算所有这样的字符串。这相当于计算任何包含x0s和y1s的字符串的排列次数。这个字符串是一个多集（每个元素可以出现多次），因此我们想要一个多集排列，可以计算为n！/（m1！ m2！... mk！）其中n是字符总数，k是唯一字符的数量，mi是ith唯一字符重复的次数。由于总共有x y字符，并且0重复x次并且1重复y次，我们得到（x y）！ /x！y！。
时间复杂性：
回溯/暴力的时间复杂性将涉及探索所有这些路径。把它想象成一棵树，有（xy）/十、y
离开。我可能错了，但我认为树中的节点数具有分支因子
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我试图解决这个问题： 有一个包含r行和c列的网格。坐在左上角牢房里的机器人只能向两个方向移动，右下。但某些细胞必须避免，机器人不能踩到它们。从左上角到右下角为机器人找到一条路径。 这个问题特别需要一条路径，这似乎是直截了当的： 将网格设置为，我得到的伪代码是 尽管我想知道如何获得所有可能的路径（不仅是计数，还有路径值）。注意，它有r行和c列，所以它不是nxn网格。我试图想出一个DP/递归的解决方案
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算法的时间与空间复杂度 看到群里们小伙伴在讨论算法复杂度问题，之前在极客时间看了王争的《数据结构与算法之美》，看的我也晕呼呼的，跟上学时在学校老师的讲的有点不一样了，网上搜了下各种各样的，结合参考作一篇简单易懂的总结。 什么是算法 算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。 如何评价一个算法的好坏 一般我们会从以下维度来评估算法的优劣 正确性
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下面是我写的一些伪代码，给定一个数组A和一个整数值k，如果与k之和中有两个不同的整数，则返回true，否则返回false。我正试图确定这个算法的时间复杂度。 我猜这个算法在最坏的情况下的复杂度是O(n^2)。这是因为第一个for循环运行n次，该循环内的for循环也运行n次。if语句进行一次比较，如果为true，则返回一个值，这两个操作都是常量时间操作。最后的return语句也是一个常数时间操作。
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我在理解算法的时间复杂性方面有问题。 让我们举第一个例子，用这个算法在二叉搜索树中进行搜索： 那么，如何计算这个时间复杂度呢？ null
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我已经通过谷歌和堆栈溢出搜索，但我没有找到一个关于如何计算时间复杂度的清晰而直接的解释。 说代码像下面这样简单： 说一个像下面这样的循环： 这将只执行一次。 时间实际上被计算为而不是声明。
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本文向大家介绍k-means算法的时间空间复杂度？相关面试题，主要包含被问及k-means算法的时间空间复杂度？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 时间复杂度为O(tmnK) t表示迭代次数，m表示数据个数，表示数据特征维度，K表示类簇数 空间复杂度为O((m+K)*n) m表示数据个数，K表示类簇个数，n表示维度，理解就是需要存储数据点和类中心点