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### 题目描述补充
**不同路径 II**
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角。但是，网格中存在一些障碍物，用 1 表示，机器人不能通过这些障碍物。给定这样的网格，问机器人有多少条不同的路径可以到达右下角？
**示例 1**:
```
输入:
[
[0,0,0],
[0,1,0],
[0,0,0]
]
输出: 2
解释:
3x3 网格的正中间有一个障碍物。
从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径：
1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右
```
**示例 2**:
```
输入:
[
[0,1],
[0,0]
]
输出: 1
```
### PHP 示例代码
```php
function uniquePathsWithObstacles($obstacleGrid) {
$m = count($obstacleGrid);
$n = count($obstacleGrid[0]);
// 初始化dp数组
$dp = array_fill(0, $m, array_fill(0, $n, 0));
// 起始位置如果无障碍则设为1
if ($obstacleGrid[0][0] == 0) {
$dp[0][0] = 1;
}
// 第一列初始化
for ($i = 1; $i < $m; $i++) {
if ($obstacleGrid[$i][0] == 0) {
$dp[$i][0] = $dp[$i-1][0];
}
}
// 第一行初始化
for ($j = 1; $j < $n; $j++) {
if ($obstacleGrid[0][$j] == 0) {
$dp[0][$j] = $dp[0][$j-1];
}
}
// 填充dp表
for ($i = 1; $i < $m; $i++) {
for ($j = 1; $j < $n; $j++) {
if ($obstacleGrid[$i][$j] == 0) {
$dp[$i][$j] = $dp[$i-1][$j] + $dp[$i][$j-1];
}
}
}
return $dp[$m-1][$n-1];
}
```
### Python 示例代码
```python
def uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid):
m, n = len(obstacleGrid), len(obstacleGrid[0])
dp = [[0] * n for _ in range(m)]
# 初始化左上角
if obstacleGrid[0][0] == 0:
dp[0][0] = 1
# 第一行和第一列初始化
for i in range(1, m):
if obstacleGrid[i][0] == 0:
dp[i][0] = dp[i-1][0]
for j in range(1, n):
if obstacleGrid[0][j] == 0:
dp[0][j] = dp[0][j-1]
# 填充dp表
for i in range(1, m):
for j in range(1, n):
if obstacleGrid[i][j] == 0:
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
return dp[m-1][n-1]
```
### JavaScript 示例代码
```javascript
function uniquePathsWithObstacles(obstacleGrid) {
const m = obstacleGrid.length;
const n = obstacleGrid[0].length;
const dp = new Array(m).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
// 初始化左上角
if (obstacleGrid[0][0] === 0) {
dp[0][0] = 1;
}
// 第一行和第一列初始化
for (let i = 1; i < m; i++) {
if (obstacleGrid[i][0] === 0) {
dp[i][0] = dp[i-1][0];
}
}
for (let j = 1; j < n; j++) {
if (obstacleGrid[0][j] === 0) {
dp[0][j] = dp[0][j-1];
}
}
// 填充dp表
for (let i = 1; i < m; i++) {
for (let j = 1; j < n; j++) {
if (obstacleGrid[i][j] === 0) {
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1];
}
}
}
return dp[m-1][n-1];
}
```
希望这些示例代码能帮助你理解和解答这个问题。在准备面试时，理解和熟练掌握这类动态规划问题是很有帮助的。如果你有任何其他问题，欢迎继续提问。