class Solution { public int minFallingPathSum(int[][] matrix) { int row,col; int n=matrix.length; for(row=1;row<n;row++){ for(col=0;col<n;col++){ if(col==0){ matrix[row][col]+=Math.min(matrix[row-1][col],matrix[row-1][col+1]); }else if(col==n-1){ matrix[row][col]+=Math.min(matrix[row-1][col-1],matrix[row-1][col]); }else { matrix[row][col]+=Math.min(matrix[row-1][col-1],Math.min(matrix[row-1][col],matrix[row-1][col+1])); } } } int minFallingSum = Integer.MAX_VALUE; for(col=0;col<n;col++){ minFallingSum = Math.min(minFallingSum,matrix[n-1][col]); } return minFallingSum; } } 分析下这段代码

这段代码是一个动态规划的解法，用于计算二维矩阵的最小下降路径和。

代码首先定义了变量 row 和 col，用于循环迭代二维矩阵。然后，通过 matrix.length 获取矩阵的行数，并赋值给变量 n。

接下来，使用两个嵌套的 for 循环遍历矩阵的每个元素，从第二行开始计算最小下降路径和。在每个元素上，根据其在矩阵中的位置(col)来选择合适的计算方式。

- 当 col 等于 0 时，只能选择上一行相邻的元素 matrix[row-1][col] 和 matrix[row-1][col+1] 中的较小值，并将其加到当前元素 matrix[row][col] 上。

- 当 col 等于 n-1 时，只能选择上一行相邻的元素 matrix[row-1][col-1] 和 matrix[row-1][col] 中的较小值，并将其加到当前元素 matrix[row][col] 上。

- 其他情况下，可以选择上一行相邻的三个元素 matrix[row-1][col-1]、matrix[row-1][col] 和 matrix[row-1][col+1] 中的最小值，并将其加到当前元素 matrix[row][col] 上。

完成了所有行的计算后，接下来使用一个 for 循环遍历最后一行的元素，并找到最小的路径和，保存在变量 minFallingSum 中。

最后，返回最小路径和 minFallingSum。

这段代码的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 是矩阵的边长。它通过动态规划的思想，逐行计算并保存每个位置的最小路径和，最终得到全局的最小路径和。