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动态规划
思路:
dp[i][j]表示走完 i，j 位置所需的最短路径,由于只能向下或者向右，所以第一行和第一列中每个值为当前值加上前一个值，即dp[0][j]=dp[0]
[j]+dp[0][j-1]，dp[i][0] = dp[i][0]+dp[i-1][0]。非第一行和第一列的值为当前值加上其上边与左边中的较小值，即dp[i][j] = dp[i][j] + min(dp[i-1]
[j]，dp[i][j-1])
代码：
class Solution: def minPathSum(self, grid: List[List[int]]) -> int: if not grid: return 0 rowSize = len(grid) colSize = len(grid[0]) for i in range(1,colSize): grid[0][i] = grid[0][i] + grid[0][i-1] for j in range(1,rowSize): grid[j][0] = grid[j][0] + grid[j-1][0] for i in range(1,rowSize): for j in range(1,colSize): grid[i][j] = grid[i][j]+min(grid[i-1][j],grid[i][j-1]) return grid[-1][-1]
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原文地址：https://www.cnblogs.com/nilhxzcode/p/13060383.html
