LeetCode House Robber DP

本文介绍了一种使用动态规划解决“打家劫舍”问题的方法,通过递推公式maxAmount[i]=max(maxAmount[i-2]+nums[i],maxAmount[i-1])实现了最优解的计算。该算法的时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(N)。文中提供了详细的Java代码实现。

思路:

递推公式:

maxAmount[i] = max(maxAmount[i-2] + nums[i], maxAmount[i-1])

DP。
时间复杂度:O(N),空间复杂度O(N)。

DP
java code:

class Solution {
public:
    int rob(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        if(n == 0) return 0;
        else if(n == 1) return nums[0];
        else {
            vector<int> maxAmount(n, 0);
            maxAmount[0] = nums[0];
            maxAmount[1] = max(nums[0], nums[1]);
            for(int i = 2; i < n; ++i) {
                maxAmount[i] = max(maxAmount[i-2] + nums[i], maxAmount[i-1]);
            }
            return maxAmount[n - 1];
        }
    }
};
public class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        if(nums == null || nums.length == 0) return 0;

        int[] dp = new int[nums.length + 1];
        // init
        for(int i = 1; i <= nums.length; ++i) {
            dp[i] = nums[i - 1];
        }

        // dp
        int max = dp[1];
        for(int i = 2; i <= nums.length; ++i) {
            dp[i] = Math.max(dp[i] + dp[i - 2], dp[i - 1]);
            max = Math.max(dp[i], max);
        }

        return max;        
    }
}
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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