代码随想录算法训练营第四十七天 | LeetCode 198. 打家劫舍、213. 打家劫舍 II、337. 打家劫舍 III
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1. LeetCode 198. 打家劫舍
1.1 思路
- 我们要去偷钱,但相邻房间不能偷,求最后偷的最大金额。其实我们对于当前房间偷不偷是取决于前一个和前前一个房间的,是一个递推的关系。
- dp 数组及其下标的含义:dp[i] 考虑下标 i(包含下标 i),所能偷的最多的金额为 dp[i],最终结果在 dp[nums.length-1]。注意我们是考虑,考虑的仅仅是遍历的范围,取不取由递推公式决定
- 递推公式:偷 i 和不偷 i。偷 i 就是只能考虑前前一个房间,即 dp[i-2]+nums[i],i-2 之前的范围加上 i 就是我们的考虑范围。不偷 i 就是考虑前一个房间,即 dp[i-1],i-1 之前的范围就是我们的考虑范围。因此递推公式:dp[i]=Math.max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])
- dp 数组的初始化:根据递推公式,我们的基础就是 dp[0] 和 dp[1],dp[0] 就只能是偷 nums[0],dp[1] 是考虑下标 1 之前的包括下标 1,1 和 0 两个位置取最大值 dp[1]=Math.max(nums[1],nums[0]),其余下标初始化为 0 即可,不影响
- 遍历顺序:根据递推公式,就是从前往后比那里的 for(int i=2;i<nums.length;i++)
1.2 代码
// 动态规划
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
if (nums.length == 1) return nums[0];
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = nums[0];
dp[1] = Math.max(dp[0], nums[1]);
for (int i = 2; i < nums.length; i++) {
dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
}
return dp[nums.length - 1];
}
}
2. LeetCode 213. 打家劫舍 II
2.1 思路
- 本题和198. 打家劫舍的区别就是环了,之前是一个线性的数组,本题是把这个数组连成环了,首尾相连,其余的都是相同的。关于连成环首尾怎么取,我们可以分成下面三种情况:
- 情况 1:首尾都不取,只取中间部分,对于数组是否连成环跟这种情况没有关系,就相当于是线性数组了,直接和我们在198. 打家劫舍处理方式一样
- 情况 2:考虑首元素不考虑尾元素,就相当于默认数组没有尾元素了,这样对于数组是否连成环也没有关系了
- 情况 3:不考虑首元素考虑尾元素,就相当于默认数组没有首元素了,这样对于数组是否连成环也没有关系了
- 关于连成环就是分成了以上三种情况了,但是情况 2 和 3 是包含 1 的。情况 1 是考虑中间部分,情况 2 是考虑首+中间部分,情况 3 是考虑尾+中间部分。注意我们是考虑,不是一定要取,考虑的仅仅是遍历的范围,取不取是由递推公式决定的。因此我们只要求情况 2 的最优解和情况 3 的最优解,两者取最大值即可。我们可以把情况 2 和情况 3 分别传到198. 打家劫舍函数里得到这个线性数组的最大值,两者再取最大值
2.2 代码
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0)
return 0;
int len = nums.length;
if (len == 1)
return nums[0];
return Math.max(robAction(nums, 0, len - 1), robAction(nums, 1, len));
}
int robAction(int[] nums, int start, int end) {
int x = 0, y = 0, z = 0;
for (int i = start; i < end; i++) {
y = z;
z = Math.max(y, x + nums[i]);
x = y;
}
return z;
}
}
3. LeetCode 337. 打家劫舍 III
3.1 思路
- 本题和前面不一样的是我们是在一个二叉树上偷,要求也是相邻节点不能偷,就相当于是树形 dp,因此也用到了之前的递归三部曲
- dp 数组及其下标的含义:每个节点只有两个状态,偷与不偷,用一个长度为 2 的 dp 数组就可以表示了,dp[0]=不偷,dp[1]=偷。因为我们在遍历二叉树的过程中是通过递归遍历的,系统栈会保存每一层递归里的参数,每一层递归都有一个长度为 2 的 dp 数组,当前层 dp 数组就是表示当前层所遍历这个节点的状态,dp[0] 就是不偷所得的最大金额,dp[1] 就是偷所得的最大金额。而我们是通过后序遍历从底向上遍历的,最后就是根节点偷与不偷两个状态取最大值
- 递归函数的参数和返回值:返回值是一个 dp 数组,一维的,长度为 2,参数是 root。我们是通过一个数组来接收这个函数的返回值的。最终是 return Math.max(数组 [0],数组 [1])两个状态取最大值
- 递归函数的终止条件:if(root==null)此时偷与不偷的最大金额都是 0,因为是空节点
- 遍历顺序:偷与不偷取一个最大值。偷当前节点,左右孩子就不能偷了 int value1=root.val+leftdp[0]+rightdp[0]。这里的leftdp 和rightdp 就是我们通过后序遍历从底往上推的过程得到的,因此要在上面定义 dp 数组 leftdp 和rightdp 通过递归运算得到 leftdp=递归函数(root.left),rightdp=递归函数(root.right),这样就得到了左右孩子偷与不偷的最大值,因此就能得到当前节点偷与不偷的最大值,当前节点偷了那左右孩子就不能偷 int value1=root.val+leftdp[0]+rightdp[0],当前节点不偷那左右孩子考虑能偷,偷不偷取决于左右孩子偷与不偷的最大值是什么,dp[0] 和 dp[1] 哪个大就取哪个 int value2=Math.max(leftdp[0],leftdp[1])+Math.max(rightdp[0],rightdp[1]),最终 return value2,value1 组成的数组,注意两个的位置。并且我们上面的逻辑是"左右中",即后序遍历的逻辑
3.2 代码
// 3.状态标记递归
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// 不偷:Max(左孩子不偷,左孩子偷) + Max(又孩子不偷,右孩子偷)
// root[0] = Math.max(rob(root.left)[0], rob(root.left)[1]) +
// Math.max(rob(root.right)[0], rob(root.right)[1])
// 偷:左孩子不偷+ 右孩子不偷 + 当前节点偷
// root[1] = rob(root.left)[0] + rob(root.right)[0] + root.val;
public int rob3(TreeNode root) {
int[] res = robAction1(root);
return Math.max(res[0], res[1]);
}
int[] robAction1(TreeNode root) {
int res[] = new int[2];
if (root == null)
return res;
int[] left = robAction1(root.left);
int[] right = robAction1(root.right);
res[0] = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);
res[1] = root.val + left[0] + right[0];
return res;
}
}