Day 48
Day 48
198.打家劫舍
- 确定dp数组（dp table）以及下标的含义
dp[i]：考虑下标i（包括i）以内的房屋，最多可以偷窃的金额为dp[i]。
- 确定递推公式
决定dp[i]的因素就是第i房间偷还是不偷。
如果偷第i房间，那么dp[i] = dp[i - 2] + nums[i] ，即：第i-1房一定是不考虑的，找出 下标i-2（包括i-2）以内的房屋，最多可以偷窃的金额为dp[i-2] 加上第i房间偷到的钱。
如果不偷第i房间，那么dp[i] = dp[i - 1]，即考 虑i-1房，（注意这里是考虑，并不是一定要偷i-1房，这是很多同学容易混淆的点）
然后dp[i]取最大值，即dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);
- dp数组如何初始化
从递推公式dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);可以看出，递推公式的基础就是dp[0] 和 dp[1]
从dp[i]的定义上来讲，dp[0] 一定是 nums[0]，dp[1]就是nums[0]和nums[1]的最大值即：dp[1] = max(nums[0], nums[1]);
class Solution:
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
if len(nums) == 0:
return 0
if len(nums) == 1:
return nums[0]
dp= [0] * len(nums)
dp[0] = nums[0]
dp[1] = max(nums[0],nums[1])
for i in range(2, len(nums)):
dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1])
return dp[-1]
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
if (nums.length == 1) return nums[0];
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = nums[0];
dp[1] = Math.max(dp[0], nums[1]);
for (int i = 2; i < nums.length; i++) {
dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
}
return dp[nums.length - 1];
}
}
213.打家劫舍II
“考虑”，例如情况三，虽然是考虑包含尾元素，但不一定要选尾部元素！ 对于情况三，取nums[1] 和 nums[3]就是最大的。
class Solution:
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
if len(nums) == 0:
return 0
if len(nums) == 1:
return nums[0]
result1 = self.robrange(nums, 0, len(nums) - 2)
result2 = self.robrange(nums, 1, len(nums) - 1)
return max(result1, result2)
def robrange(self, nums, start, end):
if end == start:
return nums[start]
dp = [0] * len(nums)
prev_max = nums[start]
curr_max = max(nums[start], nums[start + 1])
for i in range(start + 2, end + 1):
temp = curr_max
curr_max = max(prev_max + nums[i], curr_max)
prev_max = temp
return curr_max
337.打家劫舍3
本题一定是要后序遍历，因为通过递归函数的返回值来做下一步计算。
- 确定递归函数的参数和返回值
这里我们要求一个节点 偷与不偷的两个状态所得到的金钱，那么返回值就是一个长度为2的数组。
其实这里的返回数组就是dp数组。
所以dp数组（dp table）以及下标的含义：下标为0记录不偷该节点所得到的的最大金钱，下标为1记录偷该节点所得到的的最大金钱。
所以本题dp数组就是一个长度为2的数组！
那么有同学可能疑惑，长度为2的数组怎么标记树中每个节点的状态呢？
别忘了在递归的过程中，系统栈会保存每一层递归的参数。
如果还不理解的话，就接着往下看，看到代码就理解了哈。
在遍历的过程中，如果遇到空节点的话，很明显，无论偷还是不偷都是0，所以就返回
首先明确的是使用后序遍历。 因为要通过递归函数的返回值来做下一步计算。
通过递归左节点，得到左节点偷与不偷的金钱。
通过递归右节点，得到右节点偷与不偷的金钱。
如果是偷当前节点，那么左右孩子就不能偷，val1 = cur->val + left[0] + right[0]; （如果对下标含义不理解就再回顾一下dp数组的含义）
如果不偷当前节点，那么左右孩子就可以偷，至于到底偷不偷一定是选一个最大的，所以：val2 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]);
最后当前节点的状态就是{val2, val1}; 即：{不偷当前节点得到的最大金钱，偷当前节点得到的最大金钱}
class Solution:
def rob(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
dp = self.traversal(root)
return max(dp)
def traversal(self, node):
if not node:
return (0,0)
left = self.traversal(node.left)
right = self.traversal(node.right)
val_0 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1])
val_1 = node.val + left[0] + right[0]
return (val_0, val_1)