House Robber III

问题:

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.

这个问题可以分解为子问题,因为对于二叉树其左右子树也是二叉树,我们定义一个函数rob(root)让它返回根节点开始小偷能偷到的最大金钱数额,我们可以由rob(root.left)和rob(root.right)来计算rob(root).所以原问题可以递归求解:

<span style="font-size:14px;">public int rob(TreeNode root) {
    if (root == null) {
        return 0;
    }

    int val = 0;

    if (root.left != null) {
        val += rob(root.left.left) + rob(root.left.right);
    }

    if (root.right != null) {
        val += rob(root.right.left) + rob(root.right.right);
    }

    return Math.max(val + root.val, rob(root.left) + rob(root.right));
}</span>

然而这样做很慢。因为深度越深的节点多次做重复计算,因此考虑用一个hash表存储每个节点能偷到的最大金额,从而问题变为一个DP问题。


<span style="font-size:14px;">public int rob(TreeNode root) {
    Map<TreeNode, Integer> map = new HashMap<>();
    return robSub(root, map);
}
private int robSub(TreeNode root, Map<TreeNode, Integer> map) {
    if (root == null) return 0;
    if (map.containsKey(root)) return map.get(root);
    int val = 0;
    if (root.left != null) {
        val += robSub(root.left.left, map) + robSub(root.left.right, map);
    }
    if (root.right != null) {
        val += robSub(root.right.left, map) + robSub(root.right.right, map);
    }
    val = Math.max(val + root.val, robSub(root.left, map) + robSub(root.right, map));
    map.put(root, val);
    return val;
}</span>
然而这是一个O(n)空间复杂度,然而这个复杂度还可以降低,对于每个节点有偷或者不偷两种情况,我们可以给每个节点两个数表示偷和不偷分别获得的最大金额,而父节点的两个数又可以根据子节点的两个数得到,所以我们把空间复杂度可以降低为O(1):

<span style="font-size:14px;">public int rob(TreeNode root) {
    int[] res = robSub(root);
    return Math.max(res[0], res[1]);
}
private int[] robSub(TreeNode root) {
    if (root == null) {
        return new int[2];
    }
    int[] left = robSub(root.left);
    int[] right = robSub(root.right);
    int[] res = new int[2];
    res[0] = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);
    res[1] = root.val + left[0] + right[0];
    return res;
}</span>

下面是C++版本:

<span style="font-size:14px;">rob(TreeNode* root) {
    vector<int> res = robSub(root);
    return max(res[0], res[1]);
}
vector<int> robSub(TreeNode* root) {
    if (root == NULL) {
        return vector<int>(2,0);
    }
    vector<int> left = robSub(root->left);
    vector<int> right = robSub(root->right);
    vector<int> res(2,0);
    res[0] = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]);
    res[1] = root->val + left[0] + right[0];
    return res;
}</span>



基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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