！！ 记住，确定 dp数组的下标含义

写在前头的感悟

其实，很多时候随便开始就好了，不用尽心策划后再动手。

最初刷算法我是精心策划时间，每天刷几道题，哪个时间段集中用来刷题。However, 没坚持几天就被科研任务占满时间。科研之外有空，我也不想去刷题，好挫败，想逃避。现在我就不管了，跟着carl的算法训练营，每天给我布置好任务。尽量挤时间去刷，不再去管自己的情绪。

还有一个，就是问题出现了，直奔解决问题方法，忽略期间的情绪。 问题出现的时候，总会伴随着情绪的起伏。讨厌，生气，无语。当你还沉浸在这些情绪的时候，别人已经解决完问题了。时间很宝贵的！

Task

●  62.不同路径 

●  63. 不同路径 II 

今天开始逐渐有 dp的感觉了，题目不多，就两个 不同路径，可以好好研究一下

 详细布置 

 62.不同路径 

本题大家掌握动态规划的方法就可以。 数论方法 有点非主流，很难想到。 

programmercarl.com/0062.%E4%B8…

视频讲解：www.bilibili.com/video/BV1ve…

 63. 不同路径 II 

programmercarl.com/0063.%E4%B8…

视频讲解：www.bilibili.com/video/BV1Ld…

62.不同路径

创建m x n 二维链表

dp = [[0] * n for _ in range(m)]

二维DP数组遍历

63. 不同路径 II

有障碍初始化

carl版

dp = [[0] * n for _ in range(m)]

for i in range(m):
    if obstacleGrid[i][0] == 0:  # 遇到障碍物时，直接退出循环，后面默认都是0
        dp[i][0] = 1
    else:
        break
for j in range(n):
    if obstacleGrid[0][j] == 0:
        dp[0][j] = 1
    else:
        break

我版：太冗余

dp = [[0] * n for _ in range(m)]
flag = False
for i in range(n):
    if obstacleGrid[0][i] == 1:  # 遇到障碍物时，直接退出循环，后面默认都是0
        flag = True
    if flag == False:
        dp[0][i] = 1
    else:
        dp[0][i] = 0
flag = False
for i in range(m):
    if obstacleGrid[i][0] == 1:
        flag = True
    if flag == False:
        dp[i][0] = 1
    else:
        dp[i][0] = 0

开始的时候特殊值处理：障碍图的起始和终点都有障碍（我忽略了，但leetcode还是可以AC）

if obstacleGrid[m - 1][n - 1] == 1 or obstacleGrid[0][0] == 1:
            return 0