337.打家劫舍Ⅲ,简单易懂注释

本文探讨了一种关于在树状结构中选择抢劫节点以最大化收益的问题。通过深度优先搜索策略,作者定义了两种可能的行动——不抢和抢节点,并计算了相应的最大价值。核心算法旨在确定是直接抢取节点还是优先其子节点。
// 若偷node,那么不能偷左右子结点。若偷了node的左右结点,那么不能偷左右结点的左右结点
// 所以就是比较偷结点还是偷结点的左右结点哪个大
class Solution {
    public int rob(TreeNode root) {
        int[] result = dfs(root);
        return Math.max(result[0], result[1]);
    }
    public int[] dfs(TreeNode node){
        if(node == null) return new int[2];
        int[] left = dfs(node.left);
        int[] right = dfs(node.right);
        // result[0]:不抢该节点可获得最大值,result[1]:抢劫该节点可获得最大值
        int[] result = new int[2];
        // 不抢劫当前根节点可获得的最大金额
        result[0] = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);
        // 抢劫根节点可获得的最大金额
        result[1] = node.val + left[0] + right[0];
        return result;
    }
}
打家劫舍”在不同语境下有不同含义,下面从其成语解释和算法问题两个方面来介绍: ### 成语解释 “打家劫舍”是一个汉语成语,拼音是dǎ jiā jié shè,指成帮结伙到人家里抢夺财物。出自元·武汉臣《玉壶春》第四折:“见俫子撅天扑地,不弱如打家劫舍杀人贼。” ### 算法问题 在算法领域,“打家劫舍”是一类经典的动态规划问题,通常有以下几种常见变体: #### 打家劫舍 I 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,影响你偷窃的唯一制约因素就是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 不触动警报装置的情况下 ,一夜之内能够偷窃到的最高金额。 **示例**: ```plaintext 输入:[1,2,3,1] 输出:4 解释:偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ,然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。 ``` **代码实现(Python)**: ```python def rob(nums): if not nums: return 0 n = len(nums) if n == 1: return nums[0] dp = [0] * n dp[0] = nums[0] dp[1] = max(nums[0], nums[1]) for i in range(2, n): dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]) return dp[-1] nums = [1,2,3,1] print(rob(nums)) ``` #### 打家劫舍 II 这个问题是打家劫舍的延伸,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 。 **示例**: ```plaintext 输入:nums = [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。 ``` **代码实现(Python)**: ```python def rob(nums): def rob_range(nums, start, end): if start == end: return nums[start] dp = [0] * len(nums) dp[start] = nums[start] dp[start + 1] = max(nums[start], nums[start + 1]) for i in range(start + 2, end + 1): dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]) return dp[end] if not nums: return 0 n = len(nums) if n == 1: return nums[0] return max(rob_range(nums, 0, n - 2), rob_range(nums, 1, n - 1)) nums = [2,3,2] print(rob(nums)) ```
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