我试图通过Skiena的算法设计手册解决以下问题：
8-16考虑一个城市，其街道由X x Y网格定义。我们感兴趣的是从网格的左上角走到右下角。不幸的是，这个城市有不好的社区，我们不想走路的交叉点。我们给了一个X x Y矩阵BAD，其中BAD [i，j] =＆＃34;是＆＃34;当且仅当街道i和j之间的交叉点在附近时才能避免
（c）给出O（XY）算法以找到跨越网格的最短路径，以避免坏邻域。您可以假设所有块的长度相等。对于部分信用，给定O（X ^ 2 * Y ^ 2）算法。
问题来自关于动态规划的章节以及标题＆＃34;图形问题＆＃34;。我知道我可以将其建模为一个无向的未加权图形，其顶点适用于所有＆＃34;好的＆＃34;任何相邻的＆＃34; good＆＃34;之间的交叉点和边缘。顶点。鉴于这是一个未加权的图形，我可以从左上角顶点开始进行广度优先搜索，一旦到达右下角顶点，我就有最短路径。
鉴于此问题来自动态编程章节，我试图弄清楚如何使用动态编程来解决这个问题。到交叉点（i，j）的最短路径是1 +到交叉点的最短路径的最小值（i，j-1），（i-1，j），（i，j + 1），（i + 1） ，j）。这个公式似乎不适合动态编程的重叠子问题。可以使用动态编程解决这个问题吗？
答案 0 :(得分：2)
实际上，这种表述完全符合动态规划的重叠子问题。
在第一顺序中，到交叉点的最短路径可以根据到相邻交叉点的最短路径来表达。因此，子问题。
在第二顺序中，多个交叉点可以共享相同的相邻交叉点，其最短路径是每个其他交叉点中的输入。最短路径功能。因此，重叠的子问题。
另一方面，Dijkstra算法和Bellman-Ford算法都是动态编程算法的例子，可以解决给定的大O复杂约束中的示例问题。