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法律研究最小成本路径的 Python 程序
在本文中，我们将了解下面给出的问题陈述的解决方案。
**问题陈述**- 给定一个成本矩阵和一个位置 (m, n)，我们需要找到从 (0, 0) 到达 (m, n) 的最小成本路径的成本。每个单元格表示从一个单元格移动到另一个单元格的成本。
现在让我们在下面的实现中观察解决方案 -
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))输出
Total Cost: 13
所有变量都在局部范围内声明，它们在上面图表中可见。
结论
在本文中，我们了解了如何为最小成本路径制作 Python 程序
更新日期： 2019 年 12 月 20 日
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