解释 public int minFallingPathSum(int[][] matrix) { int n = matrix.length; int[][] dp = new int[n][n]; System.arraycopy(matrix[0], 0, dp[0], 0, n); for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { int mn = dp[i - 1][j]; if (j > 0) { mn = Math.min(mn, dp[i - 1][j - 1]); } if (j < n - 1) { mn = Math.min(mn, dp[i - 1][j + 1]); } dp[i][j] = mn + matrix[i][j]; } } return Arrays.stream(dp[n - 1]).min().getAsInt(); }

这是一个计算二维矩阵中最小下降路径和的方法。给定一个 n x n 的矩阵，其中每个元素代表路径的权值，从第一行开始，每一步只能向下或向下偏移一格到达下一行的相邻位置。最小下降路径和是指从第一行到最后一行的路径中，权值和最小的路径。

方法中使用了动态规划的思想。创建一个与给定矩阵相同大小的 dp 数组，dp[i][j] 表示从第一行到达矩阵位置 (i, j) 的最小下降路径和。首先复制第一行的元素到 dp 数组中。

然后从第二行开始，对于每个位置 (i, j)，计算出从上一行能够到达该位置的最小路径和。通过比较上一行中相邻位置的最小路径和，找到最小的路径和，并加上当前位置的权值，更新 dp[i][j]。

最后，返回 dp 数组最后一行中的最小值作为结果。

这个方法的时间复杂度为 O(n^2)。

相关问题

class Solution { public int minFallingPathSum(int[][] matrix) { int row,col; int matrixmin=0; int minFallingSum=0; int n=matrix.length; if(row==0){ matrixmin=matrix[row][0];//假设每行第一个为当前行最小值 for(col=1;col<n;col++){ if(matrix[row][col]<matrixmin) matrixmin=matrix[row][col]; } minFallingSum=matrixmin; row++; } else if(row>0){ for(row=1;row<n;row++){ if(col==0){ minFallingSum+=Math.min(matrix[row][col],matrix[row][col+1]); }else if(col==n-1){ minFallingSum+=Math.min(matrix[row][col-1],matrix[row][col],matrix[row][col+1]); }else { minFallingSum+=Math.min(matrix[row][col-1],matrix[row][col]); } } } return minFallingSum; } } 正确嘛

在这段代码中，有一些问题需要解决才能使其正确运行。

1. 在第一行的 if(row==0) 条件语句中，你在使用变量 'row' 之前没有初始化它的值。你需要为 'row' 变量赋一个初始值，例如 row=0。

2. 在第二个 if(row>0) 条件语句中，你在 for 循环之前使用了变量 'col'，但是 'col' 没有被定义或初始化。你需要在 for 循环之前定义并初始化 'col' 变量。

3. 在第二个 if(row>0) 条件语句中，当 col==n-1 时，你调用了 Math.min() 方法，并提供了三个参数，但是 Math.min() 方法只接受两个参数。你需要修改这一行的代码，只提供两个参数。

4. 在 for 循环中，你没有更新 'col' 的值。在每次迭代中，你需要增加或减少 'col' 的值，以便遍历矩阵的每一列。

修正后的代码如下：

class Solution {
    public int minFallingPathSum(int[][] matrix) {
        int row = 0;
        int col = 0;
        int matrixmin = 0;
        int minFallingSum = 0;
        int n = matrix.length;
        
        if (row == 0) {
            matrixmin = matrix[row][0]; // 假设每行第一个为当前行最小值
            for (col = 1; col < n; col++) {
                if (matrix[row][col] < matrixmin)
                    matrixmin = matrix[row][col];
            }
            minFallingSum = matrixmin;
            row++;
        } else if (row > 0) {
            for (row = 1; row < n; row++) {
                for (col = 0; col < n; col++) {
                    if (col == 0) {
                        minFallingSum += Math.min(matrix[row][col], matrix[row][col + 1]);
                    } else if (col == n - 1) {
                        minFallingSum += Math.min(matrix[row][col - 1], matrix[row][col]);
                    } else {
                        minFallingSum += Math.min(matrix[row][col - 1], matrix[row][col]);
                    }
                }
            }
        }
        return minFallingSum;
    }
}

请注意，这只是修正了代码中的一些错误，但是无法保证它的逻辑是否符合你的需求。你可能还需要进一步检查和调整代码以满足你的预期结果。

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; class Edge implements Comparable<Edge> { int x; int y; int length; Edge(int x, int y, int length) { this.x = x; this.y = y; this.length = length; } public int compareTo(Edge e) { if (length > e.length) return 1; else if (length < e.length) return -1; return 0; } } public class lab1160 { public static int find(int[] p, int x) { if (p[x] == x) return x; else return p[x] = find(p, p[x]); } public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner( System.in); int n = scanner.nextInt(); int m = scanner.nextInt(); Edge[] edges = new Edge[m]; int sum = 0; int totalLength = 0; int[] p = new int[n]; int[] point1 = new int[m]; int[] point2 = new int[m]; for (int i = 0; i < m; i++) { int x = scanner.nextInt(); int y = scanner.nextInt(); int length = scanner.nextInt(); edges[i] = new Edge(x - 1, y - 1, length); } Arrays.sort(edges); for (int i = 0; i < n; i++) { p[i] = i; } for (int i = 0; i < m; i++) { int x = find(p, edges[i].x); int y = find(p, edges[i].y); if (x == y) { continue; } else { p[x] = y; point1[sum] = edges[i].x + 1; point2[sum] = edges[i].y + 1; if (edges[i].length > totalLength) totalLength = edges[i].length; sum++; } } System.out.println(totalLength); System.out.println(sum); for (int i = 0; i < sum; i++) { System.out.println(point1[i] + " " + point2[i]); } } }用Java换一种方式实现

此代码是 Kruskal 算法的实现，它用于在无向图中寻找最小生成树。因此，我们可以用Prim算法来实现同样的功能。下面是使用Prim算法的Java代码实现：

import java.util.*;

public class lab1160 {
    static class Edge {
        int to, weight;

        public Edge(int to, int weight) {
            this.to = to;
            this.weight = weight;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int m = scanner.nextInt();
        List<Edge>[] graph = new List[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            graph[i] = new ArrayList<>();
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int x = scanner.nextInt() - 1;
            int y = scanner.nextInt() - 1;
            int length = scanner.nextInt();
            graph[x].add(new Edge(y, length));
            graph[y].add(new Edge(x, length));
        }

        PriorityQueue<Edge> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.weight - b.weight);
        boolean[] visited = new boolean[n];
        visited[0] = true;
        for (Edge e : graph[0]) {
            pq.offer(e);
        }
        int totalLength = 0;
        List<Integer> point1 = new ArrayList<>();
        List<Integer> point2 = new ArrayList<>();
        while (!pq.isEmpty()) {
            Edge e = pq.poll();
            if (visited[e.to]) {
                continue;
            }
            visited[e.to] = true;
            totalLength += e.weight;
            point1.add(Math.min(e.to + 1, e.weight + 1));
            point2.add(Math.max(e.to + 1, e.weight + 1));
            for (Edge next : graph[e.to]) {
                if (!visited[next.to]) {
                    pq.offer(next);
                }
            }
        }
        System.out.println(totalLength);
        System.out.println(point1.size());
        for (int i = 0; i < point1.size(); i++) {
            System.out.println(point1.get(i) + " " + point2.get(i));
        }
    }
}

这个实现中，我们使用了优先队列来维护当前未访问的边。我们从节点0开始，并将它标记为已访问。然后将所有与节点0相连的边加入队列中。每次从队列中取出权值最小的边，并将其目标节点标记为已访问。然后将所有与目标节点相连的未访问节点加入队列中。重复这个过程，直到所有节点都被访问。在这个过程中，我们记录了总权值和每个边的起点和终点，以便输出结果。