重要的一点在于：只能向右或向下移动。
这段代码的算法思想是使用**动态规划（Dynamic Programming, DP）**来解决问题。其核心思想是通过将问题分解成更小的子问题，并用一个二维数组来保存这些子问题的解，从而避免重复计算，达到优化时间复杂度的目的。

算法步骤：

1. 创建二维数组 dp：

   • dp[i][j] 表示从起点（左上角）走到网格中位置 (i, j) 的不同路径数量。
   • 首先，定义一个大小为 m x n 的二维数组 dp，用于存储每个位置的路径数量。

2. 初始化第一行和第一列：

   • 对于第一行的每个位置 (0, j)，机器人只能从左侧位置走过来，因此到达这些位置的路径数量只能为 1。
   • 同理，对于第一列的每个位置 (i, 0)，机器人只能从上方位置走过来，因此到达这些位置的路径数量也只能为 1。
   • 这一步初始化了 dp 数组的边界条件，表示当只能往一个方向（右或下）走时的情况。

3. 填充 dp 数组：

   • 对于网格中任意位置 (i, j)，机器人可以从上方 (i-1, j) 或左侧 (i, j-1) 走过来。
   • 因此，当前位置的路径数量为其上方位置和左侧位置的路径数量之和，即：
     $$dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]$$
   • 通过这个递推公式，逐步计算出每个位置的路径数量。

4. 返回结果：

   • 最终的结果是右下角位置 dp[m-1][n-1] 的值，它表示从左上角到右下角的不同路径数量。

算法思想简要总结：

• 动态规划的核心思想是将一个大问题拆解成若干小问题，利用之前已经计算过的子问题的解来构建新的解，从而避免了重复计算。
• 在本题中，利用二维数组 dp 记录每一步的结果，通过从上到下、从左到右的遍历，逐步得到最终的解。

时间复杂度与空间复杂度：

• 时间复杂度：O(m * n)，我们需要遍历整个 m x n 的网格，计算每个位置的路径数量。
• 空间复杂度：O(m * n)，我们使用了一个 m x n 的二维数组来存储每个位置的路径数量。

这个算法非常高效，通过动态规划将问题的复杂度降低到了一个可以接受的范围。如果你对任何细节还有疑问，随时告诉我！

class Solution {public int uniquePaths(int m, int n) {int[][] dp = new int[m][n];for(int i = 0; i < n; ++i) {dp[0][i] = 1;}for(int i = 0; i < m; ++i) {dp[i][0] = 1;}for(int i = 1; i < m; ++i) {for(int j = 1; j < n; ++j) {dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];}}return dp[m - 1][n - 1];}
}