Leetcode-337 House Robber III

337. House Robber III

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The thief has found himself a new place for his thievery again. There is only one entrance to this area, called the "root." Besides the root, each house has one and only one parent house. After a tour, the smart thief realized that "all houses in this place forms a binary tree". It will automatically contact the police if two directly-linked houses were broken into on the same night.

Determine the maximum amount of money the thief can rob tonight without alerting the police.

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int rob(TreeNode* root) {
        if(root == NULL){
            return 0;
        }
        if(root->left == NULL && root->right == NULL){
            return root->val;
        }
        int l = rob(root->left);
        int r = rob(root->right);
        int ll,lr,rl,rr;
        if(root->left && root->left->left){
            ll = rob(root->left->left);
        }
        else{
            ll = 0;
        }
        if(root->left && root->left->right){
            lr = rob(root->left->right);
        }
        else{
            lr = 0;
        }
        if(root->right && root->right->left){
            rl = rob(root->right->left);
        }
        else{
            rl = 0;
        }
        if(root->right && root->right->right){
            rr = rob(root->right->right);
        }
        else{
            rr = 0;
        }
        
        return max(l+r, root->val+ll+lr+rr+rl);
        
        
    }
    
    int max(int a, int b){
        if(a>b){
            return a;
        }
        else{
            return b;
        }
    }
};

 

一直在理解错题意,首先是觉得答案应该是偶数行的value或者奇数行的value总和。

后来甚至开始写背包问题,每行的value和为背包中的元素,算最大值

但是忘记考虑了,相邻行但不是父子关系的也可以

其实就应该用递归来解决问题,在highlevel上思考就好了。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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