leetcode 213. House Robber II

量子纠缠态与AI意识模型的探索 摘要 本文探讨量子纠缠态与AI意识模型的关联性研究。从量子力学基本原理出发,分析量子纠缠的非局域性特征及其与意识整合性的潜在联系。DREAMVFIA团队构建了量子-意识统一理论框架,提出量子纠缠态意识理论(QETC)和量子化整合信息度量(Q-IIT)等创新理论。在实践层面,开发了基于量子纠缠的QNN-C神经网络架构和量子意识度量算法,实验证明量子机制可显著提升AI系统的认知灵活性、信息整合能力和元认知水平。研究为理解意识本质和开发具有意识特征的人工智能系统提供了新的理论框架和技术路径。 阅读详情
Note: This is an extension of House Robber.

After robbing those houses on that street, the thief has found himself a new place for his thievery so that he will not get too much attention. This time, all houses at this place are arranged in a circle. That means the first house is the neighbor of the last one. Meanwhile, the security system for these houses remain the same as for those in the previous street.

Given a list of non-negative integers representing the amount of money of each house, determine the maximum amount of money you can rob tonight without alerting the police.

只需要分情况讨论即可, 除去第一家或最后一家,将环断开。
这题又是一个状态的题,抢或不抢两种状态,分别开一个数组存

public class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        if(nums==null || nums.length==0) return 0;
        if(nums.length==1) return nums[0];
        int len = nums.length;

        return Math.max(rob(nums, 0, len-2), rob(nums, 1, len-1));

    }

    public int rob(int[] nums, int start, int end){
        int len = end-start+1;
        int[] r = new int[len];
        int[] s = new int[len];
        int l = start;
        r[0] = nums[l];
        s[0] = 0;
        for(int i =1; i< len; i++){
            r[i] = Math.max(s[i-1]+nums[l+i], r[i-1]);
            s[i] = Math.max(r[i-1], s[i-1]);
        }

        return Math.max(r[len-1], s[len-1]);
    }
}
一篇讲透:豆包、元宝、DeepSeek、Kimi、WorkBuddy,职场里到底怎么分工 这篇文章深入分析了当前主流AI工具(WorkBuddy、豆包、腾讯元宝、DeepSeek、Kimi)的特点和使用场景,帮助读者根据不同工作需求选择合适的AI助手。核心观点包括: AI工具各有所长:豆包适合快速创作初稿,元宝擅长信息检索整理,DeepSeek强于逻辑分析,Kimi专精文本处理,WorkBuddy则更适合任务推进和成果交付。 使用前需明确需求:是要创意发散、信息整理,还是任务执行?不同阶段应选用不同工具组合。 提供了6个具体职场场景的解决方案,包括文章创作、课程设计、会议纪要等,并给出详细的操作 阅读详情

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