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法律研究最小成本路徑的 Python 程式
在本文中，我們將瞭解下面給出的問題陳述的解決方案。
**問題陳述**- 給定一個成本矩陣和一個位置 (m, n)，我們需要找到從 (0, 0) 到達 (m, n) 的最小成本路徑的成本。每個單元格表示從一個單元格移動到另一個單元格的成本。
現在讓我們在下面的實現中觀察解決方案 -
示例
# dynamic approach
R = 3
C = 3
def minCost(cost, m, n):
# initialization
tc = [[0 for x in range(C)] for x in range(R)]
# base case
tc[0][0] = cost[0][0]
# total cost(tc) array
for i in range(1, m + 1):
tc[i][0] = tc[i-1][0] + cost[i][0]
# tc array
for j in range(1, n + 1):
tc[0][j] = tc[0][j-1] + cost[0][j]
# rest tc array
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
tc[i][j] = min(tc[i-1][j-1], tc[i-1][j], tc[i][j-1]) + cost[i][j]
return tc[m][n]
# main
cost = [[1, 5, 3],
[7, 7, 4],
[8, 5, 3]]
print("Total Cost:",minCost(cost, 2, 1))輸出
Total Cost: 13
所有變數都在區域性範圍內宣告，它們在上面圖表中可見。
結論
在本文中，我們瞭解瞭如何為最小成本路徑製作 Python 程式
更新日期： 2019 年 12 月 20 日
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