LeetCode 0337 -- 打家劫舍III

探讨在一棵二叉树结构的街区中,如何在不触发报警的前提下,实现盗窃金额最大化的问题。文章通过递归深度优先搜索算法,详细解析了求解过程及最优解的实现。

打家劫舍III

题目描述

在上次打劫完一条街道之后和一圈房屋后,小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口,我们称之为“根”。 除了“根”之外,每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后,聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。 如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫,房屋将自动报警。

计算在不触动警报的情况下,小偷一晚能够盗取的最高金额。

示例 1:

输入: [3,2,3,null,3,null,1]

     3
    / \
   2   3
    \   \ 
     3   1

输出: 7 
解释: 小偷一晚能够盗取的最高金额 = 3 + 3 + 1 = 7.

示例 2:

输入: [3,4,5,1,3,null,1]

     3
    / \
   4   5
  / \   \ 
 1   3   1

输出: 9
解释: 小偷一晚能够盗取的最高金额 = 4 + 5 = 9.

解题思路

个人AC

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public int rob(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;

        return dfs(root)[0];
    }

    // 返回两个值:
    // 一个是偷该房屋或者不偷该房屋能够盗取的最大金额,
    // 另一个是不偷该房屋能够盗取的金额
    private int[] dfs(TreeNode root) {
        if (root == null) return new int[]{0, 0};

        // left[0]表示盗取左孩子或者不盗取左孩子能够获取的最大金额,left[1]表示不盗取左孩子(房屋)获取的金额
        int[] left = dfs(root.left);
        // right[0]表示盗取右孩子或者不盗取右孩子能够获取的最大金额,right[1]表示不盗取右孩子(房屋)获取的金额
        int[] right = dfs(root.right);

        return new int[]{Math.max(root.val + left[1] + right[1], left[0] + right[0]), left[0] + right[0]};
    }
}

时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

最优解

参考: LeetCode CN 题解

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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