Day 48 动态规划 9

198. 打家劫舍1

代码随想录

 1. 思路

本体是非常简单的动态规划问题,dp[i]就代表0-i这些家可以抢劫到的最大金额,分两种情况进行讨论。一个是抢当前的不抢之前的,一个是不抢当前的。代码如下:

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

213. 打家劫舍2

代码随想录

1. 思路

这道题也很简单,分解成0~n-1以及1~n这两个区间即可,分别比较。

在实现的时候,我使用了两个额外的数组记录0~n-1以及1~n,实际上可以将打家劫舍1中的函数改编成start和end定义的,这样就不用额外分配内存了

class Solution {
public:int rob(TreeNode* root) {vector<int> result = robTree(root);return max(result[0], result[1]);}// 长度为2的数组,0:不偷,1:偷vector<int> robTree(TreeNode* cur) {if (cur == NULL) return vector<int>{0, 0};vector<int> left = robTree(cur->left);vector<int> right = robTree(cur->right);// 偷cur,那么就不能偷左右节点。int val1 = cur->val + left[0] + right[0];// 不偷cur,那么可以偷也可以不偷左右节点,则取较大的情况int val2 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]);return {val2, val1};}
};

 

337. 打家劫舍3

代码随想录

1. 思路

(1)对打家劫舍的泛化

可以看出,打家劫舍其实是在打劫和不打劫之间选择的一个问题,如果把这个选择明确,将更加规范合理。就像背包问题每个物品是一种选择一样,这里的打劫和不打劫其实就相当于背包的物品,因此可以利用二维数组。dp[i][j]分别表示这一家打劫或者不打劫的最优收益。则dp数组的更新逻辑为:

dp[0][j] (第j家打劫)= val + dp[1][j-1]

dp[1][j] (第j家不打劫)= max(dp[0][j-1], dp[1][j-1])

最后返回max(dp[0][-1], dp[1][-1])

(2)一维数组和二维数组的关系

相较于一维数组的更新逻辑:

dp[j] = max(val+dp[j-2],dp[j-1])

我们可以这样互相推导出来:

二维数组递归最优解 = max(dp[0][j]  打劫这家, dp[1][j]  不打劫这家)

= max(val+dp[1][j-1]  打劫这家+不打劫上一家, max(dp[0][j-1], dp[1][j-1])  打劫上一家或者不打劫上一家)

= max(val+dp[1][j-1] 打劫这家+不打劫上一家, dp[j-1] 上一家最优解)

= max(val+dp[j-2] 打劫这家+上上家最优解, dp[j-1] 上一家最优解) = 一维数组递归最优解

其中有两个假设条件:

dp[1][j-1] = dp[i-2],不打劫上一家等价于上上家的最优解。

max(dp[0][j-1], dp[1][j-1]) = dp[j-1],上一家打不打劫的最优解等于上一家的最优解。

(3)一维数组在多邻居时出现的问题

其中第一条假设条件在邻居不唯一的情况下出现了问题。因为这时一维dp数组无法表示唯一的上上家,而是会像二叉树一样不断膨胀。

其实,问题的根源在于,我们在只有一个邻居的时候复用了相邻这个概念。那时dp数组两个元素临近可以代表邻居关系,但如果有多个邻居,一维dp数组的前后关系代表不了邻里关系

因此,我们必须要详细区分元素被选取与否,也就是用二维数组,加上二叉树的不断递归,这样可以实现我们的需求。

这时二维dp数组更新条件为:

val1 = val + left[1] + right[1]

val2 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]);

最后当前节点的状态就是{val1, val2};

可以发现,这里i这个维度用二叉树进行表示了。

class Solution {
public:int rob(TreeNode* root) {vector<int> result = robTree(root);return max(result[0], result[1]);}// 长度为2的数组,0:不偷,1:偷vector<int> robTree(TreeNode* cur) {if (cur == NULL) return vector<int>{0, 0};vector<int> left = robTree(cur->left);vector<int> right = robTree(cur->right);// 偷cur,那么就不能偷左右节点。int val1 = cur->val + left[0] + right[0];// 不偷cur,那么可以偷也可以不偷左右节点,则取较大的情况int val2 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]);return {val2, val1};}
};

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