Middle-题目129:337. House Robber III(增补1)

解决一个贼如何在二叉树结构的社区中偷窃而不被发现的问题,通过递归算法实现,确保相邻房屋不会在同一晚被盗。

题目原文:
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.

Example 1:
     3
    / \
   2   3
    \   \ 
     3   1

Maximum amount of money the thief can rob = 3 + 3 + 1 = 7.

Example 2:
     3
    / \
   4   5
  / \   \ 
 1   3   1

Maximum amount of money the thief can rob = 4 + 5 = 9.
题目大意:
此题是Easy-题目26Middle-题目58的变形,这次这个贼偷的是二叉树,每偷一个节点,它的父节点和子节点都不能偷了,求最大收益。
题目分析:
我们很熟悉的前两题都是使用动态规划,而这道题用的是深搜,深搜的返回结果是一个两个元素的数组profit,其中profit[0]代表偷当前节点的时候得到的最大收益,profit[1]代表不偷当前节点时获得的最大收益。那么每次搜索左右子树的最大收益记为leftprofit和rightprofit,并取:
profit[0]=leftProfit[1]+rightProfit[1]+root.val;
profit[1]=Math.max(leftProfit[0],leftProfit[1])+Math.max(rightProfit[0],rightProfit[1]);
直到遇到空节点返回new int[2].
源码:(language:java)

public class Solution {
    public int rob(TreeNode root) {
        int[] profit = dfs(root);
        return Math.max(profit[0], profit[1]);
    }
    private int[] dfs(TreeNode root) {
        int[] profit = new int[2];
        // profit[0] stands for the maximum profit with robbing root, while profit[1] stands for the maximum profit without robbing root.
        if(root!=null) {
            int[] leftProfit = dfs(root.left);
            int[] rightProfit = dfs(root.right);
            profit[0] = leftProfit[1] + rightProfit[1] + root.val;
            profit[1] = Math.max(leftProfit[0],leftProfit[1]) + Math.max(rightProfit[0], rightProfit[1]);
            return profit;
        }
        return new int[2];
    }
}

成绩:
1ms(统计信息还未显示)
Cmershen的碎碎念:
本题的递归之前的题较少接触,递归的关系不太容易看出来,其实递归的设计应该是考虑函数的入口参数和返回值以及函数的功能,而不是强调递推关系式(类似斐波那契数列的递归方法或者欧几里得算法求gcd),那样构思很多时候是想不出来的(比如本题)。

内容概要:本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要:本文设计了一种,采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器,替代传统继-32MT电器控制方式,提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器,替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水,实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式,支持,通过GX Works2软件编写梯形图程序,实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物,并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能,提升了使用的,并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元,完成了启动、进水器件选型,软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计,并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群:自动化套控制流程。此外、电气工程及相关,还利用MCGS组态软件构建专业本科学生,具备PL了人机交互C基础知识和梯界面,实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标:I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法;②学习,体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群:电气;③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事;④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者;具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议:建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标:①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目,帮助学生掌握PLC控制系统的设计,重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法;②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案;③思路,深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议:建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践,重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制,关注I/O分配与硬件接线的对应关系,并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们提到的“House Robber”问题的动态规划Python代码中的错误或优化问题。首先,我得回忆一下这个题目的具体要求。根据用户提供的引用内容,题目是说一个专业小偷不能连续抢劫相邻的房屋,否则会触发警报。目标是在不触发警报的情况下获得最大的金额。 用户的问题是关于动态规划代码的错误修复或优化。我需要先思考常见的动态规划解法,然后看看常见的错误可能出现在哪里,以及如何优化代码。 首先,标准的动态规划解法通常有两种方式:使用一维数组或者仅用两个变量来保存状态,因为当前状态只依赖于前两个状态。假设用户可能使用的是数组的方式,但可能存在空间复杂度上的优化空间,或者存在边界条件处理的问题。 例如,常见的错误可能包括没有处理空列表的情况,或者在处理只有一栋房子时的返回值。比如,如果输入的房屋金额列表为空,代码应该返回0,而如果只有一个房屋,就直接返回该房屋的金额。如果用户没有正确处理这些边界情况,就会出错。 另外,动态规划的状态转移方程是否正确也是一个关键点。正确的方程应该是:dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i-1])。这里需要注意的是,nums的索引是否和dp数组的索引对应,比如dp数组可能从1开始,而nums从0开始,这可能导致越界错误。 接下来,关于代码优化方面,传统的动态规划会使用O(n)的空间,但实际上可以优化到O(1)的空间,因为每一步只需要前两个值。因此,如果用户的代码还在使用数组,可以建议优化为两个变量,比如prev和curr,来节省空间。 现在,我需要假设用户提供的代码可能存在哪些问题。例如,用户可能在初始化时没有正确处理dp[0]和dp[1],或者在遍历时索引错误。例如,当i从2开始循环到n时,如果数组长度为n+1,则没有问题,但如果处理不当,可能出现索引超出范围的情况。 举个例子,假设用户的代码是这样的: def rob(nums): if not nums: return 0 n = len(nums) dp = [0] * (n+1) dp[1] = nums[0] for i in range(2, n+1): dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i-1]) return dp[n] 这个代码在大多数情况下是正确的,但如果有nums为空的情况,已经被处理了。然而,当nums长度为1时,返回nums[0],这也是正确的。不过,如果用户没有处理空的情况,或者数组的索引处理错误,比如使用nums[i]而不是nums[i-1],就会导致错误。 另一个可能的错误是,当nums为空时,代码可能没有返回0,导致错误。比如,如果用户忘记处理空列表的情况,直接访问nums[0]就会抛出异常。 此外,在空间优化方面,用户可能没有使用变量来替代数组,导致空间复杂度较高。例如,可以优化为: def rob(nums): prev, curr = 0, 0 for num in nums: prev, curr = curr, max(curr, prev + num) return curr 这种方式只需要常数空间,更为高效。如果用户的代码没有做这个优化,可以建议他们进行修改。 现在,我需要考虑用户可能的代码错误。例如,如果用户错误地初始化了dp数组,或者状态转移方程写错了,比如把max中的项顺序搞反,或者加了当前元素两次,这都会导致结果错误。例如,如果状态转移方程写成dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-1] + nums[i-1]),那就明显错误,因为这样的话,当选择抢劫当前房屋时,应该加上nums[i-1]和dp[i-2],而不是dp[i-1]。 此外,可能还存在循环的起始点错误。例如,i应该从2开始,但用户可能从1开始,导致错误的叠加。 假设用户提供的代码存在以下错误: 1. 没有处理空列表的情况,导致在nums为空时抛出异常。 2. 在状态转移方程中错误地引用了nums[i]而不是nums[i-1]。 3. 初始化dp数组时长度不够,导致索引越界。 4. 空间复杂度未优化,仍使用O(n)的空间。 针对这些可能的错误,我需要给出修正后的代码,并说明优化方法。 例如,修复后的代码应该包括对空列表的处理,正确的索引访问,以及可能的优化为O(1)空间。 另外,还需要测试一些案例,比如: - nums = [1,2,3,1],正确结果应为4(1+3)。 - nums = [2,7,9,3,1],正确结果应为12(2+9+1)。 - nums = [],正确结果为0。 - nums = [5],正确结果为5. 如果用户的代码在这些测试案例中出现错误,就需要修正对应的部分。 总结可能的错误点: - 边界条件处理不全面(空列表、单元素)。 - 数组索引错误。 - 状态转移方程错误。 - 空间复杂度未优化。 接下来,我应该根据这些分析给出修正后的代码,并解释优化步骤,同时指出可能的错误点。同时,按照用户的要求生成相关问题。</think>### 动态规划代码修正与优化 #### 常见错误分析 1. **未处理空列表**:当输入列表`nums`为空时,直接访问`nums[0]`会导致索引错误。 2. **数组索引越界**:动态规划数组`dp`的长度设计不合理,或`nums`的索引未对齐。 3. **状态转移方程错误**:例如错误使用`dp[i-1] + nums[i]`而非`dp[i-2] + nums[i-1]`。 4. **空间效率低**:使用O(n)空间而非O(1)优化。 #### 修正后的代码(含优化) ```python def rob(nums): prev, curr = 0, 0 for num in nums: # 计算当前最大值:选择抢劫当前房屋(prev + num)或不抢(curr) prev, curr = curr, max(curr, prev + num) return curr ``` #### 代码说明 1. **边界条件**:自动处理空列表(直接返回0)和单元素情况。 2. **空间优化**:仅用两个变量`prev`和`curr`保存前两步状态,空间复杂度为$O(1)$。 3. **逻辑正确性**: - `prev`表示前前一步的最大金额。 - `curr`表示前一步的最大金额。 - 每次迭代更新`curr`为`max(不抢当前房屋, 抢当前房屋)`。 #### 测试用例验证 1. `nums = [1,2,3,1]` → 输出$4$(选择第1和3号房屋)。 2. `nums = []` → 输出$0$。 3. `nums = [5]` → 输出$5$。 4. `nums = [2,7,9,3,1]` → 输出$12$(2+9+1)。 --- ###
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