给你两个 正 整数 startPos
和 endPos
。最初,你站在 无限 数轴上位置 startPos
处。在一步移动中,你可以向左或者向右移动一个位置。
给你一个正整数 k
,返回从 startPos
出发、恰好 移动 k
步并到达 endPos
的 不同 方法数目。由于答案可能会很大,返回对 109 + 7
取余 的结果。
如果所执行移动的顺序不完全相同,则认为两种方法不同。
注意:数轴包含负整数。
示例 1:
输入:startPos = 1, endPos = 2, k = 3 输出:3 解释:存在 3 种从 1 到 2 且恰好移动 3 步的方法: - 1 -> 2 -> 3 -> 2. - 1 -> 2 -> 1 -> 2. - 1 -> 0 -> 1 -> 2. 可以证明不存在其他方法,所以返回 3 。
示例 2:
输入:startPos = 2, endPos = 5, k = 10 输出:0 解释:不存在从 2 到 5 且恰好移动 10 步的方法。
提示:
1 <= startPos, endPos, k <= 1000
方法一:记忆化搜索
我们设计一个函数
函数
- 如果
$i \gt j$ 或者$j \lt 0$ ,说明当前位置距离目标位置的距离大于剩余步数,或者剩余步数为负数,此时无法到达目标位置,返回$0$ ; - 如果
$j = 0$ ,说明剩余步数为$0$ ,此时只有当前位置距离目标位置的距离为$0$ 时才能到达目标位置,否则无法到达目标位置,返回$1$ 或者$0$ ; - 否则,当前位置距离目标位置的距离为
$i$ ,还剩$j$ 步,那么有两种方法到达目标位置:- 向左移动一步,此时当前位置距离目标位置的距离为
$i + 1$ ,还剩$j - 1$ 步,方法数为$dfs(i + 1, j - 1)$ ; - 向右移动一步,此时当前位置距离目标位置的距离为
$abs(i - 1)$ ,还剩$j - 1$ 步,方法数为$dfs(abs(i - 1), j - 1)$ ;
- 向左移动一步,此时当前位置距离目标位置的距离为
- 最后,返回两种方法的和对
$10^9 + 7$ 取余的结果。
为了避免重复计算,我们使用记忆化搜索,即使用一个二维数组
时间复杂度
class Solution:
def numberOfWays(self, startPos: int, endPos: int, k: int) -> int:
@cache
def dfs(i: int, j: int) -> int:
if i > j or j < 0:
return 0
if j == 0:
return 1 if i == 0 else 0
return (dfs(i + 1, j - 1) + dfs(abs(i - 1), j - 1)) % mod
mod = 10**9 + 7
return dfs(abs(startPos - endPos), k)
class Solution {
private Integer[][] f;
private final int mod = (int) 1e9 + 7;
public int numberOfWays(int startPos, int endPos, int k) {
f = new Integer[k + 1][k + 1];
return dfs(Math.abs(startPos - endPos), k);
}
private int dfs(int i, int j) {
if (i > j || j < 0) {
return 0;
}
if (j == 0) {
return i == 0 ? 1 : 0;
}
if (f[i][j] != null) {
return f[i][j];
}
int ans = dfs(i + 1, j - 1) + dfs(Math.abs(i - 1), j - 1);
ans %= mod;
return f[i][j] = ans;
}
}
class Solution {
public:
int numberOfWays(int startPos, int endPos, int k) {
const int mod = 1e9 + 7;
int f[k + 1][k + 1];
memset(f, -1, sizeof(f));
function<int(int, int)> dfs = [&](int i, int j) -> int {
if (i > j || j < 0) {
return 0;
}
if (j == 0) {
return i == 0 ? 1 : 0;
}
if (f[i][j] != -1) {
return f[i][j];
}
f[i][j] = (dfs(i + 1, j - 1) + dfs(abs(i - 1), j - 1)) % mod;
return f[i][j];
};
return dfs(abs(startPos - endPos), k);
}
};
func numberOfWays(startPos int, endPos int, k int) int {
const mod = 1e9 + 7
f := make([][]int, k+1)
for i := range f {
f[i] = make([]int, k+1)
for j := range f[i] {
f[i][j] = -1
}
}
var dfs func(i, j int) int
dfs = func(i, j int) int {
if i > j || j < 0 {
return 0
}
if j == 0 {
if i == 0 {
return 1
}
return 0
}
if f[i][j] != -1 {
return f[i][j]
}
f[i][j] = (dfs(i+1, j-1) + dfs(abs(i-1), j-1)) % mod
return f[i][j]
}
return dfs(abs(startPos-endPos), k)
}
func abs(x int) int {
if x < 0 {
return -x
}
return x
}
function numberOfWays(startPos: number, endPos: number, k: number): number {
const mod = 10 ** 9 + 7;
const f = new Array(k + 1).fill(0).map(() => new Array(k + 1).fill(-1));
const dfs = (i: number, j: number): number => {
if (i > j || j < 0) {
return 0;
}
if (j === 0) {
return i === 0 ? 1 : 0;
}
if (f[i][j] !== -1) {
return f[i][j];
}
f[i][j] = dfs(i + 1, j - 1) + dfs(Math.abs(i - 1), j - 1);
f[i][j] %= mod;
return f[i][j];
};
return dfs(Math.abs(startPos - endPos), k);
}