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为了解决这个问题，我们需要找到一条从二维地图的左上角到右下角的路径，使得路径上相邻格子之间的高度差绝对值的最大值最小。我们可以使用二分查找和深度优先搜索（DFS）来高效地解决这个问题。

方法思路

解决代码

from typing import Listclass Solution:    def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:        rows = len(heights)        if rows == 0:            return 0        cols = len(heights[0])        directions = [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]        max_height = max(max(row) for row in heights)        left = 0        right = max_height        answer = max_height                def dfs(x, y, d, visited):            if x == rows - 1 and y == cols - 1:                return True            if visited[x][y]:                return False            visited[x][y] = True            for dx, dy in directions:                nx = x + dx                ny = y + dy                if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols:                    if not visited[nx][ny] and abs(heights[x][y] - heights[nx][ny]) <= d:                        if dfs(nx, ny, d, visited):                            return True            visited[x][y] = False            return False                while left <= right:            mid = (left + right) // 2            visited = [[False for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]            if dfs(0, 0, mid, visited):                answer = mid                right = mid - 1            else:                left = mid + 1        return answer

代码解释

通过这种方法，我们可以高效地找到从起点到终点的最小体力消耗路径。