JavaScript|LeetCode|动态规划|213.打家劫舍Ⅱ

JavaScript|LeetCode|动态规划|714. 买卖股票的最佳时机含手续费 法1:动态规划 想法: 数组dp保存每一天的利润最大值 在第 i 天,对于第 j (j < i)天的股票:dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+prices[i]−prices[j]−fee,dp[j])dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + prices[i] - prices[j] - fee, dp[j])dp[i]=Math.max(dp[i... 阅读详情

法1:动态规划
看了答案
想法:

  1. 结果分两种情况讨论:
  • 不含最后一个房屋:这样第一个房屋可以被包含。(“可以”,而不是“一定”)
  • 不含第一个房屋
  1. 针对以上两个情况,可分别进行最高金额求解(即LeetCode 198.打家劫舍)。取最大值,即为结果
/** 
* @param {number[]} nums 
* @return {number} 
*/
var rob = function(nums) {    
    if(nums.length == 1) {        
        return nums[0];    
    }    
    var first = rob2(nums, 0, nums.length - 2),        
        last = rob2(nums, 1, nums.length - 1);    
    if(first > last) {        
        return first;    
    }    
    else {        
        return last;    
    }
};

function rob2(nums, first, last) {    
    var i = 0, pre1 = 0, pre2 = 0, cur = 0;    
    for(i = first; i <= last; i++) {        
        if(pre1 > (pre2 + nums[i])) {             
            cur = pre1;        
        }        
        else {            
            cur = (pre2 + nums[i]);        
        }        
        pre2 = pre1;        
        pre1 = cur;    
    }    
    return cur;
}
【系统架构设计师】论文模板样例:论软件系统架构风格 本人于年月参与项目,该系统为*,在该项目组中我担任系统架构师岗位,主要负责系统整体架构设计。本文以该车联网项目为例,主要讨论了软件架构风格在该项目中的具体应用。底层架构风格我们采用了虚拟机风格中的解释器,因该公交共有几十种不同的数据协议,使用解释器风格可以满足整车数据协议兼容性需求;中间层关于应用层的数据流转采用了独立构件风格中的隐式调用,以减低系统间耦合度、简化软件架构,提高可修改性方面的架构属性;应用系统层采用了B/S的架构风格,统一解决公交行业性难题“实施推广难、维护难”问题。 阅读详情

相关推荐

BUSCO评估基因组的完整性

因为数据库收集的时候找的就是在不同的物种间都是单拷贝的基因,所以说在评估的物种里面应该也是单拷贝的状态才对。基因组层面评估:先去基因组上预测这些基因,再去做评估,如果说给他是一个注释好的基因集,这个时候提供的是一个蛋白集合,它就直接是去进行同源搜索,再去评估,看BUSCO数据库里面的这些单拷贝基因有或者无;首先,tblastn也是同源搜索,同源搜索之后,去对转录本进行读码框预测,预测完的结果还是去进行hmmsearch的搜索(hmmsearch是做蛋白质结构域搜索的),最终拿到BUSCO评估结果。

qq_64400864的博客 2959

【LeetCode】213. 打家劫舍 II——dp

题目 解答 和之前的198.打家劫舍类似,但有个限制就是数组首尾相邻,因此分两种情况:从0开始和从1开始。 代码中dp1代表从0开始,dp2代表从1开始,均有如下状态转移方程: f(n) = max{f(n-1), f(n-2)+nums(n)} (f(n)代表到第n个房屋为止获得的最大金额) class Solution { public: int rob(vector&lt...

wudi_X的博客 539

ArcGIS Pro样式导入全攻略:从.style到.stylx的完整转换流程(附常见问题解决)

本文详细解析了ArcGIS Pro中从旧版.style文件导入并转换为新版.stylx格式的完整流程。针对用户在迁移过程中常见的样式库为空、符号匹配失败、显示异常等问题,提供了清晰的排查思路与解决方案,帮助用户高效完成样式库的升级与迁移,确保制图工作的连续性。

raspberrypi5的博客 515

leetcode - 自顶向下解决 198.打家劫舍 问题

先确定递归结构 对于[1,2,3,1]的房子 我们可以有以下几种偷法 一: 1 +[3,1] 二:2+[1] 三:3 四:1 对于n个房子可以 一:1+[3,4,。。。,n] 二:2+【4,5,。。。,n】 三:3+【5,6,。。。。,n】 。 。 。 N:n 这样递归结构就出来了 res 随便赋一个初始值0 这是tryRob的函数的定义 也就是我们要递归的函数 int tryRob(int[] ...

刷穿算法!!!! 379

淘宝电商产品价格官方防爬取采集设计机制,如何破?|淘宝电商API数据采集看完你也会!

然而,随着电子商务的蓬勃发展,涌现出大量的第三方工具和应用,试图通过采集淘宝电商产品价格等信息来进行数据分析和竞争优势的获取。为了维护市场秩序和保护商家权益,淘宝采取了一系列的防爬取设计机制,以阻止非授权的数据采集行为。为了确保数据的准确性和及时性,淘宝采取了多层次的防爬取机制,以限制未经授权的数据采集。其它的情况,比如淘宝首页、淘宝关键词商品搜索结果页面、商品详情页面,都是正常展示,未实现加密;也可以使用【tesseract ocr识别】指令,这个是免费无限使用的;【淘宝商品搜索结果页面-本地截图】

TinagirlAPI的博客 1386

STM32G474+Simulink+HIL硬件在环仿真

硬件:STM32G474RET6(官方的NUCLEO板)软件:STM32Cube_FW_G4 V1.6.1芯片包;KeilMATLAB 2023B(本文已成功)STM32嵌入式支持包。

qq_44701116的博客 1779

213. 打家劫舍 II(JS实现)

1 题目 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋,每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈,这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时,相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你在不触动警报装置的情况下,能够偷窃到的最高金额。 示例 1: 输入: [2,3,2] 输出: 3 解释: 你不能先偷窃 1 号房屋(金额 = 2),然后偷窃 3 号房屋(金额 = 2), 因为他们是相邻的。 示例

zjw_python的博客 476

华为昇腾310P3+deepseek蒸馏版性能调优:FP16精度优化全记录

本文详细介绍了在华为昇腾310P3硬件环境下优化DeepSeek蒸馏版模型FP16精度的关键技术路径。通过分层量化策略、内存分配优化和并行计算配置,显著提升模型推理性能,实现83%的并发处理能力提升,同时保持98.7%的原始模型准确率。

weixin_29074409的博客 346

LeetCode 198. 打家劫舍

方法一:简单搜索(超出内存限制) 对于每一家i,选择抢或不抢,若不抢,则可对i+1进行选择;若抢,则对i+2进行选择 class Solution { public: int rob(vector<int>& nums) { if(nums.size()==0) return 0;//空集特判 return rec(nums,0); ...

weixin_44413191的博客 261

NS-3 和Aqua-sim-ng 学习笔记(一)

因为要搞水下网络,OMNET++不太合适,就转Aqua-sim。这是基于NS-2上的模型,NS-2需要额外学一门tcl脚本语言。 正好查到它的一个升级版Aqua-sim-NG,在github上,https://github.com/rmartin5/aqua-sim-ng是基于NS-3的,只需要基本的C++,不用学tcl语言。美滋滋。 装好ubuntu之后,安装NS-3和Aqu...

diboshang8820的博客 2191

实战复盘:如何用ATE(自动测试设备)搞定一颗MCU的功能测试全流程

本文详细解析了如何利用ATE(自动测试设备)完成MCU功能测试的全流程,涵盖测试需求分析、测试向量生成、ATE测试程序开发及调试实战。通过真实案例分享,帮助工程师高效解决芯片测试中的常见问题,提升Functional Test的准确性和效率。

weixin_30872157的博客 485

LeetCode.198.打家劫舍

原题链接:https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/ 解题思路,首先建立一个长度为nums.length的列表memo。memo的每一位memo[i]表示劫匪从最后一家往前抢,抢到第i家所获得的最大现金。当劫匪到第i家只有两种情况,抢这一家没抢上一家或者不抢这一家抢了上一家。 所以递归式为: memo[i] = max(nums[i] + memo...

qq_20966795的博客 271

Android HTTPS抓包证书配置全解:Proxyman实战避坑指南

HTTPS抓包本质是中间人(MITM)通信的可信建立过程,其核心在于客户端对代理根证书的信任链配置。在Android平台,自7.0起系统默认不信任用户安装的CA证书,必须通过Network Security Config显式声明trust-anchors,将Proxyman导出的PEM格式根证书纳入App级信任锚点。这一机制区别于iOS和桌面浏览器,导致大量开发者卡在‘证书已安装却无法解密’的误区。技术价值在于打通开发调试闭环:精准定位SSLHandshakeException、绕过证书固定、支持React

weixin_32175665的博客 649

LeetCode213---打家劫舍Ⅱ

题目描述 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋,每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈,这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时,相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你在不触动警报装置的情况下,能够偷窃到的最高金额。 示例1 输入: [2,3,2] 输出: 3 解释: ...

、思考致富的博客 259

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

JavaScript|LeetCode|动态规划|343.整数拆分

法1:动态规划 看了题解 想法: “给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和”。则 n >= 2 用数组dp保存整数 1 ~ n 经拆分后的最大乘积(后续需用到dp[1] = 1,比如 3 = 1 + 2) 拆分整数 i 时,先将其拆分为 i - j 和 j;最大值在下面几种情况中产生: (i - j) * j:即 i - j 和 j 均不再拆分 dp[i - j] * dp[...

J_learner的博客 634

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

JavaScript|LeetCode|动态规划|322. 零钱兑换

法1:动态规划 看了题解 想法: 总金额amount是背包容量 coins是物品(coins.length是物品种类;coins[i]为每种物品的体积) 每种物品有无限个 目标:用最少数量的物品把背包填满 /** * @param {number[]} coins * @param {number} amount * @return {number} */ var coinChange...

J_learner的博客 503

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

JavaScript|LeetCode|动态规划|72. 编辑距离

法1:动态规划 想法: 先看看题目给的例子:word1 = “horse”, word2 = “ros” 初始化:每增加一行,表示指向 word1 的指针(i)向后移动一个字符;每增加一列,表示指向 word2 的指针(j)向后移动一个字符;当一个字符串为空时,另一个串只需要不断删除字符即可;假设填写数字的部分为 dp 数组,里面的数字为使得 word1 和 word2 当前字符串(即从第 0 位到各自指针指向的位置)相等的最小操作数 进行表格的填写,发现规律 对于dp[1][1],因为word1[

J_learner的博客 441

JavaScript|LeetCode|动态规划|1143. 最长公共子序列

法1:动态规划 看了题解 推荐去看 力扣 的该题题解 想法: 创建数组dp:dp[i][j]保存text1前i个、text2前j个字符中的两者的最长公共子序列;dp[0][j]和dp[i][0]均为0,因为此时表示text1或text2取空字符串时 /** * @param {string} text1 * @param {string} text2 * @return {number} ...

J_learner的博客 397

JavaScript|LeetCode|动态规划/BFS|279.完全平方数

法1:动态规划 想法: 数组dp保存当n = 1, 2, 3, ……时,将n分割成多个完全平方数的 完全平方数个数(最少个数) 如果 i 是完全平方数,则dp[i] = 1 如果 i 不是完全平方数,则dp[i] = min{dp[i], dp[i - j] + dp[j]}:将 i 分为两部分(j = 1 ~ i - 1),各部分可能也会被分割,但:动态规划无需考虑如何来,只需考虑结果如何(只...

J_learner的博客 379

JavaScript|LeetCode|动态规划|583. 两个字符串的删除操作

法1:动态规划 想法: 参见 JavaScript|LeetCode|动态规划|1143. 最长公共子序列 假设 word1 和 word2 的最长公共子序列长度为 L 最小步数 = word1.length - L + word2.length - L /** * @param {string} word1 * @param {string} word2 * @return {number} */ var minDistance = function(word1, word2) {

J_learner的博客 373

JavaScript|LeetCode|动态规划|62.不同路径

法1:动态规划 方法类同JavaScript|LeetCode|动态规划|64.最小路径和 法2 想法: 使用一个一维数组dp,来保存到达当前行的每个网格的不同路径数 到达第一行或第一列的每个网格的不同路径数目均为1 到达其他网格的不同路径数目:当前网格上面的一个网格、当前网格左面的一个网格,到达这两者的不同路径数之和 /** * @param {number} m * @param {n...

J_learner的博客 365

JavaScript|LeetCode|搜索|93.复原IP地址

法1:回溯 看了答案 想法: IP地址由4部分组成,四部分之间由 . 分隔,如:255.255.255.255(即11111111.11111111.11111111.11111111) 每部分>=0 && 每部分<= 255 每部分没有前导零 当前IP地址已经有4部分 && 输入的字符串已访问完最后一位,则当前IP地址是答案之一,存入 增加一个部分-...

J_learner的博客 361

JavaScript|LeetCode|双指针|167. 两数之和 II - 输入有序数组

法1 暴力破解 var twoSum = function(numbers, target) { var i,j; for(i = 0; i < numbers.length; i++) { for(j = 1; j < numbers.length; j++) { if(i == j) { con...

J_learner的博客 353

JavaScript|LeetCode|动态规划|416. 分割等和子集

法1:动态规划 想法: 将两个子集看作背包(容量均为数组元素和 / 2),数组中的数字作为物品(每个数字的值作为每个物品的体积) 问题:如何使得两个背包背的物品体积相等呢? 回答:只需要使得一个背包可以正好装满即可! 数组dp表示:容量为0~(数组元素和 / 2)的背包,可以容纳的物品的最大体积和 /** * @param {number[]} nums * @return {boolea...

J_learner的博客 339

JavaScript|LeetCode|动态规划|300.最长上升子序列

法1:动态规划 想法: 用数组dp保存:以nums[i]结尾的最长上升子序列长度 对于nums中每个数,dp[i]初始化为1,至少包含nums[i]本身 对于nums[i],要求dp[i],关键在于:找到dp[j],nums[j] < nums[i] (j < i),则dp[i] = dp[j] + dp[i]。注:需找到符合条件的dp[j]的最大值 最长上升子序列可能以 nums[...

J_learner的博客 335

JavaScript|LeetCode|动态规划|309. 最佳买卖股票时机含冷冻期

法1:动态规划 想法1: 第 i 天时,将 prices[i] 与 prices[j] (j < i) 比较,意思是:在第 j 天买入,第 i 天卖出(也可能是第 j 天正持有一只股票,而不是购入新股)。会有以下两种情况出现 prices[j] > prices[j - 1]:那么在第 j 天持有股票,或可以买入股票。 dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+pri...

J_learner的博客 326
上一篇: JavaScript|LeetCode|搜索|51.N皇后
下一篇: JavaScript|LeetCode|动态规划|64.最小路径和
J_learner
博客等级 码龄8年 2粉丝 49原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值