? ? ? ? 本章汇总一下leetcode中的打家劫舍问题,使用经典动态规划算法求解。
? ? ? ? ?本题关键点就是不能在相邻房屋偷东西。
采用常规动态规划做法:
dp[i] = Math.max(dp[i-1] , dp[i-2]+nums[i-1]);
最后返回dp数组最后一个数。
java代码如下:
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
if(nums.length == 1) return nums[0];
int[] dp = new int[nums.length+1]; //dp[i]:前i个房屋内,能偷的最高金额。
dp[1] = nums[0];
for(int i=2; i<=nums.length; i++){
dp[i] = Math.max(dp[i-1] , dp[i-2]+nums[i-1]); //分别对应偷或者不偷
}
return dp[nums.length];
}
}
? ? ? ? 本题是上一题的进阶版,区别在于收尾两个房屋也是相邻的,不能同时偷。? 此时无非就两种情况:
????????分别设两个dp数组对应以上两种情况即可,思路还是类似上一题。
java代码如下:
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
if(nums.length == 1) return nums[0];
int[] dp1 = new int[nums.length]; //不偷首房屋
int[] dp2 = new int[nums.length]; //不偷尾房屋
dp1[1] = nums[1];
dp2[1] = nums[0];
for(int i=2; i<nums.length; i++){
dp1[i] = Math.max(dp1[i-1] , dp1[i-2]+nums[i]);
dp2[i] = Math.max(dp2[i-1] , dp2[i-2]+nums[i-1]);
}
return dp1[nums.length-1] > dp2[nums.length-1] ? dp1[nums.length-1] : dp2[nums.length-1];
}
}
? ? ? ? 本题是从数组型dp转化为树形dp,由于父节点的状态需要从孩子节点的状态推出来,因此需要使用后序遍历。?
? ? ? ? 首先需要定义一个递归函数dfs,参数为当前节点,返回值为长度为2的数组,即dp数组,dp[0]代表选当场节点,dp[1]代表不选当前节点。 如下:
int[] dfs(TreeNode node)
? ? ? ? ?接下来确定终止条件:
if(node == null) return new int[] {0,0};
? ? ? ? 使用后序遍历递归遍历左右子树:
? ? ? ? //递归左右子树
? ? ? ? int[] left = dfs(node.left);
? ? ? ? int[] right = dfs(node.right);
? ? ? ? 确定单层递归逻辑:
//分别对应偷与不偷的情况:? ? ? ??
int rob = node.val + left[1] + right[1];
int no_rob = Math.max(left[0],left[1]) + Math.max(right[0],right[1]);
? ? ? ? java代码如下:
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
public int rob(TreeNode root) {
int[] ans = dfs(root);
return Math.max(ans[0],ans[1]);
}
private int[] dfs(TreeNode node){
if(node == null) return new int[] {0,0};
//递归左右子树
int[] left = dfs(node.left);
int[] right = dfs(node.right);
int rob = node.val + left[1] + right[1];
int no_rob = Math.max(left[0],left[1]) + Math.max(right[0],right[1]);
return new int[] {rob,no_rob};
}
}
?