337. House Robber III

本题

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
  / \   \ 
我们维护一个大小为2的数组,res,res【0】存储抢劫此房最大获利,res【1】存储不抢劫此房间最大获利。随后我们在深度遍历的基础上,利用公式
res[0] = root.val+left[1]+right[1];//子房间不能被抢劫
res[1] = Math.max(left[0], left[1])+ Math.max(right[0], right[1]);//子房间可以被抢劫或者不被抢劫,返回最大值。
其中left,right数组为递归调用robber函数返回的当前节点左右子节点的被抢劫或者不被抢劫最大获利。
返回res。
class Solution {
    
	    public int rob(TreeNode root) {
	        int[] nums = robber(root);
	        return Math.max(nums[0], nums[1]);
	    }

		private int[] robber(TreeNode root) {
			if(root==null){
				return new int[2];
			}
			int[] left = robber(root.left);
			int[] right = robber(root.right);
			int[] res = new int [2];
			res[0] = root.val+left[1]+right[1];
			res[1] = Math.max(left[0], left[1])+ Math.max(right[0], right[1]);
			return res;
		}
	
}

内容概要:本文详细介绍了OCR(光学字符识别)技术,从定义出发,阐述了它是如何让计算机“看懂”图片里的文字,通过扫描仪等设备读取文本图像并转换成计算机可编辑的文本。文中列举了OCR在办公、图书馆、交通、金融等领域的广泛应用实例,如快速处理纸质文件、车牌识别、银行支票处理等。接着回顾了OCR的发展历程,从20世纪初的萌芽到如今基于深度学习的智能化时代,期间经历了从简单字符识别到复杂场景下的高精度识别的演变。技术层面,深入解析了OCR的关键技术环节,包括图像预处理、文本检测、文本识别和后处理,每个环节都采用了先进的算法和技术手段以确保识别的准确性。最后探讨了OCR在未来可能面临的挑战,如复杂场景下的识别准确率、特殊字体和语言的支持以及数据安全问题,并展望了其与人工智能融合后的广阔前景。 适合人群:对OCR技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望了解该技术在各行业应用的专业人士。 使用场景及目标:①帮助用户理解OCR技术的基本原理和发展历程;②展示OCR在多个行业中的具体应用场景,如办公自动化、金融票据处理、医疗病历管理等;③探讨OCR技术面临的挑战及未来发展方向,为相关从业者提供参考。 其他说明:本文不仅涵盖了OCR技术的基础知识,还深入探讨了其背后的技术细节和发展趋势,对于想要深入了解OCR技术及其应用的人来说是非常有价值的参考资料。
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