198. House Robber Leetcode Python

HDMI2.1/eDP TX接口设计: HDMI2.1向下兼容,HDMI2.1工作在FRL模式,HDMI2.0工作在TMDS模式。因此采用AC耦合电压模式驱动器。一般采用220nF,封装建议0201。,但是协议要求,往 CEC 管脚通过 27K 电阻加 3.3V 电压,漏电不允许超过。NOTE:如果只需要支持 HDMI2.0 及以下模式时, MOS管也不能省掉。DDC_SCL/DDC_SDA 协议规定是。HDMI2.0模式:配置为高,MOS导通。HDMI2.1模式:配置为低,MOS不导通。,必须增加电平转换电路。形成直流偏置,大约3V。 阅读详情

You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security system connected and it will automatically contact the police if two adjacent houses were broken into on the same night.

Given a list of non-negative integers representing the amount of money of each house, determine the maximum amount of money you can rob tonight without alerting the police.

Credits:
Special thanks to @ifanchu for adding this problem and creating all test cases. Also thanks to @ts for adding additional test cases.


It's based on dp.

class Solution:
    # @param num, a list of integer
    # @return an integer
    def rob(self, num):
        if len(num) == 0:
            return 0
        if len(num) == 1:
            return num[0]
        if len(num) == 2:
            return max(num[0], num[1])
        dp = [0 for i in range(len(num))]
        dp[0] = num[0]
        dp[1] = max(num[0], num[1])
        for i in range(2, len(num)):
            dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2]+num[i])
        return dp[-1]


【PCL 特征】积分图法线估计 本文介绍了基于积分图的有序点云法线估计方法。通过利用点云数据的行列式结构特性,该方法避免了传统KD树搜索,采用积分图将邻域统计运算复杂度从O(k²)降至O(1)。详细阐述了四种法线估计算法:协方差矩阵法(精度最高)、平均3D梯度法(实时性好)、平均深度变化法(适合SLAM)和简单3D梯度法(速度最快)。重点分析了积分图构建、动态窗口平滑处理、法线方向调整等关键技术,并提供了PCL实现代码示例。实验表明,不同方法在精度和速度上存在显著差异,可根据具体应用场景选择合适算法。 阅读详情

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