以下步骤：描述决策，定义状态，建立 ?? 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。 为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题「最小路径和」来举例。 � 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格 的代价。机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角 单元格。请返回从左上角到右下角的最小路径和。 例如以下示例数据，给定网格的最小路径和为 min_path_sum.java === /* 最小路径和：暴力搜索 */ int minPathSumDFS(int[][] grid, int i, int j) { // 若为左上角单元格，则终止搜索 if (i == 0 && j == 0) { return grid[0][0]; } // 若行列索引越界，则返回 +∞ 代价 if (i < 0 || j < 0) { return minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 return Math.min(left, up) + grid[i][j]; } 下图给出了以 ??[2, 1] 为根节点的递归树，其中包含一些重叠子问题，其数量会随着网格 grid 的尺寸变大 而急剧增多。

决策，定义状态，建立 ?? 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。 为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题“最小路径和”来举例。 Question 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格的代价。 机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角单元格。请返回 从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 min_path_sum.java === /* 最小路径和：暴力搜索 */ int minPathSumDFS(int[][] grid, int i, int j) { // 若为左上角单元格，则终止搜索 if (i == 0 && j == 0) { return grid[0][0]; } // 若行列索引越界，则返回 +∞ 代价 if (i < 0 || j < 0) { return minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 return Math.min(left, up) + grid[i][j]; } 图 14‑14 给出了以 ??[2, 1] 为根节点的递归树，其中包含一些重叠子问题，其数量会随着网格 grid 的尺寸 变大而急剧增多。

以下步骤：描述决策，定义状态，建立 ?? 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。 为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题“最小路径和”来举例。 � 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格 的代价。机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角 单元格。请返回从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 min_path_sum.java === /* 最小路径和：暴力搜索 */ int minPathSumDFS(int[][] grid, int i, int j) { // 若为左上角单元格，则终止搜索 if (i == 0 && j == 0) { return grid[0][0]; } // 若行列索引越界，则返回 +∞ 代价 if (i < 0 || j < 0) { return minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int up = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 return Math.min(left, up) + grid[i][j]; } 图 14‑14 给出了以 ??[2, 1] 为根节点的递归树，其中包含一些重叠子问题，其数量会随着网格 grid 的尺寸 变大而急剧增多。

以下步骤：描述决策，定义状态，建立 ?? 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。 为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题“最小路径和”来举例。 � 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格 的代价。机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角 单元格。请返回从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 min_path_sum.java === /* 最小路径和：暴力搜索 */ int minPathSumDFS(int[][] grid, int i, int j) { // 若为左上角单元格，则终止搜索 if (i == 0 && j == 0) { return grid[0][0]; } // 若行列索引越界，则返回 +∞ 代价 if (i < 0 || j < 0) { return minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 return Math.min(left, up) + grid[i][j]; } 图 14‑14 给出了以 ??[2, 1] 为根节点的递归树，其中包含一些重叠子问题，其数量会随着网格 grid 的尺寸 变大而急剧增多。

决策，定义状态，建立 ?? 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。 为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题“最小路径和”来举例。 Question 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格的代价。 机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角单元格。请返回 从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 min_path_sum.java === /* 最小路径和：暴力搜索 */ int minPathSumDFS(int[][] grid, int i, int j) { // 若为左上角单元格，则终止搜索 if (i == 0 && j == 0) { return grid[0][0]; } // 若行列索引越界，则返回 +∞ 代价 if (i < 0 || j < 0) { return minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); // 返回从左上角到 (i, j) 的最小路径代价 return Math.min(left, up) + grid[i][j]; } 图 14‑14 给出了以 ??[2, 1] 为根节点的递归树，其中包含一些重叠子问题，其数量会随着网格 grid 的尺寸 变大而急剧增多。

決策，定義狀態，建立 ?? 表，推導狀態轉移方程，確定邊界條件等。 為了更形象地展示解題步驟，我們使用一個經典問題“最小路徑和”來舉例。 Question 給定一個 ? × ? 的二維網格 grid ，網格中的每個單元格包含一個非負整數，表示該單元格的代價。 機器人以左上角單元格為起始點，每次只能向下或者向右移動一步，直至到達右下角單元格。請返回 從左上角到右下角的最小路徑和。 圖 14‑10 min_path_sum.java === /* 最小路徑和：暴力搜尋 */ int minPathSumDFS(int[][] grid, int i, int j) { // 若為左上角單元格，則終止搜尋 if (i == 0 && j == 0) { return grid[0][0]; } // 若行列索引越界，則返回 +∞ 代價 if (i < 0 || j < 0) { return minPathSumDFS(grid, i - 1, j); int left = minPathSumDFS(grid, i, j - 1); // 返回從左上角到 (i, j) 的最小路徑代價 return Math.min(left, up) + grid[i][j]; } 圖 14‑14 給出了以 ??[2, 1] 為根節點的遞迴樹，其中包含一些重疊子問題，其數量會隨著網格 grid 的尺寸 變大而急劇增多。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 B.5. Module wicketstuff-inmethod-grid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . double values. B.5. Module wicketstuff-inmethod-grid Module wicketstuff-inmethod-grid implements a sophisticated grid-component with class com. inmethod.grid.datagrid.DataGrid. Just like pageable repeaters wicket:id="grid">Grid