leetcode刷题-动态规划07
代码随想录动态规划part07|198.打家劫舍、213.打家劫舍II、337.打家劫舍III
- 198.打家劫舍
- 213.打家劫舍II
- 337.打家劫舍III -- 重做一遍
198.打家劫舍
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思路
:
这个房间偷与不偷与前几个房间有没有偷有关系 -> 动态规划
- dp[i]数组的含义:到下标i间房(包含i)所偷的最大金币数为dp[i],最终返回dp[numsize-1]
- dp[j] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])
dp[i]考虑偷i(dp[i-2]+nums[i])和不偷i(dp[i-1])两种状态
不偷i,其实也包含了不偷i-1和偷i-1 - 初始化,0, dp[0]=nums[0]; dp[1]=max(nums[0], nums[1])
- 遍历顺序
python代码
:
class Solution:
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
if not nums:
return 0
if len(nums) == 1:
return nums[0]
dp = [0]*(len(nums)+1)
dp[0] = nums[0]
dp[1] = max(nums[0], nums[1])
for i in range(2, len(nums)):
dp[i] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])
return dp[len(nums)-1]
213.打家劫舍II
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思路
:
上题是一个线性数组,本题将线性数组首尾连成环了,这样的话首元素和尾元素只能选一个或者都不选
划分为两种情况:1.考虑首元素不考虑尾元素; 2.考虑尾元素不考虑首元素
使用上题方法分别进行解决
python代码
:
class Solution:
def get_dp(self, nums):
if not nums:
return 0
if len(nums) == 1:
return nums[0]
dp = [0]*(len(nums)+1)
dp[0] = nums[0]
dp[1] = max(nums[0], nums[1])
for i in range(2, len(nums)):
dp[i] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])
return dp[len(nums)-1]
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
if len(nums) == 1:
return nums[0]
dp1 = self.get_dp(nums[1:])
dp2 = self.get_dp(nums[:-1])
return max(dp1, dp2)
337.打家劫舍III – 重做一遍
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思路
:
二叉树结构,有相邻连接的线的不能偷;本题是树形bp入门级题目
三种方法:1️⃣暴力递归 2️⃣记忆化递归,在递归的时候把计算过的存储下来 3️⃣动态规划
每一层递归中都有一个长度为2的dp数组:dp[0]、dp[1]分别表示不偷与偷当前节点获得的最大金钱数
后序遍历:因为计算当前节点偷与不偷所得到的最大数量时要用到孩子的结果
遍历时分两种情况:
1. 偷这个节点value1,左右孩子都不偷 : value[i]+leftdp[0]+rightdp[0]
2. 不偷这个节点value2,左右孩子都可以偷的最大值: max(leftdp[0], leftdp[1]) + max(rightdp[0], rightdp[1])
3. return (value2, value1)
python代码
:
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def rob(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
# dp数组(dp table)以及下标的含义:
# 1. 下标为 0 记录 **不偷该节点** 所得到的的最大金钱
# 2. 下标为 1 记录 **偷该节点** 所得到的的最大金钱
dp = self.traversal(root)
return max(dp)
# 要用后序遍历, 因为要通过递归函数的返回值来做下一步计算
def traversal(self, node):
# 递归终止条件,就是遇到了空节点,那肯定是不偷的
if not node:
return (0, 0)
left = self.traversal(node.left)
right = self.traversal(node.right)
# 不偷当前节点, 偷子节点
val_0 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1])
# 偷当前节点, 不偷子节点
val_1 = node.val + left[0] + right[0]
return (val_0, val_1)