LeetCode 213. House Robber II

问题描述

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问题分析

  • 该题是 LeetCode 198. House Robber 进阶题,基本方法还是一样, 该题是把数组看成一个环,数组的首部和尾部同样也有邻居关系,不能同时选择。
  • 方法: 既然首部和尾部不能同时选择,那么我们先求 nums[0 ~ end - 1]的最大抢劫和, 再求 nums[1 ~ end] 的最大抢劫和,两者求其大即为所求。

代码实现

class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        if (nums.length == 1) {
            return nums[0];
        }
        if (nums.length == 2) {
            return Math.max(nums[0], nums[1]);
        }
        //经过上两次判断,保证了此刻nums数组长度一定大于等于3,去头或者去尾后一定大于等于2
        return Math.max(maxRob(nums, 0, nums.length - 2), maxRob(nums, 1, nums.length - 1));
    }

    //求nums[begin ~ end]中的最大抢劫和
    public int maxRob(int[] nums, int begin, int end) {
        int pre = nums[begin];
        int cur = Math.max(nums[begin], nums[begin + 1]);
        for (int j = begin + 2; j <= end; ++j) {
            int temp = cur;
            cur = Math.max(pre + nums[j], cur);
            pre = temp;
        }
        return cur;
    }
}
内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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