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leetcode 151 ~ 200
打家劫舍

打家劫舍

难度:

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题目描述

你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警

给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你 不触动警报装置的情况下 ,一夜之内能够偷窃到的最高金额。

 

示例 1:

输入:[1,2,3,1]
输出:4
解释:偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ,然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。
     偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。

示例 2:

输入:[2,7,9,3,1]
输出:12
解释:偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9),接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。
     偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • 0 <= nums[i] <= 400

代码结果

运行时间: 16 ms, 内存: 15.9 MB


/*
题目思路:
使用Java Stream API并不直接适合这个问题的解法,但我们可以用stream来初始化数据,并在数据处理中使用。
和Java解法的思路相同,依然使用动态规划。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) return 0;
        if (nums.length == 1) return nums[0];
        int[] dp = IntStream.range(0, nums.length).map(i -> 0).toArray();
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
        IntStream.range(2, nums.length).forEach(i -> {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
        });
        return dp[dp.length - 1];
    }
}

解释

方法:

这个题解使用动态规划的思路来解决打家劫舍问题。对于第i个房间,小偷有两种选择:偷或者不偷。如果偷第i个房间,那么第i-1个房间就不能偷,总金额等于f[i-2]+nums[i];如果不偷第i个房间,那么总金额等于f[i-1]。状态转移方程为:f[i] = max(f[i-1], f[i-2]+nums[i])。最后返回f[-1]即可获得最大金额。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
为什么在计算第三个房间的最优解时,只考虑了前两个房间的最大值和第一个房间加当前房间的值,而没有考虑前三个房间的可能组合?
在打家劫舍问题中,如果小偷选择偷第三个房间(即nums[2]),则不能偷第二个房间(nums[1]),但可以考虑偷第一个房间(nums[0])。因此,最优解是考虑不偷第二个房间的最大值(nums[0]+nums[2])和偷第二个房间的值(nums[1])的较大者。前三个房间的可能组合实际上已经包括在这两种计算中,因为第一个房间和第三个房间的组合已经提供了跳过第二个房间的最大值。
🦆
题解中的状态转移方程似乎是`f[i] = max(f[i-1], f[i-2]+nums[i], f[i-3]+nums[i])`,这种方法与通常见到的`f[i] = max(f[i-1], f[i-2] + nums[i])`有何不同,增加`f[i-3]+nums[i]`的目的是什么?
通常的动态规划解法`f[i] = max(f[i-1], f[i-2] + nums[i])`仅考虑了连续两个房间不被偷的情况。而扩展到`f[i] = max(f[i-1], f[i-2]+nums[i], f[i-3]+nums[i])`的目的是为了增加更多的灵活性,考虑可能的战略,比如跳过两个房间再偷窃,这可能在某些特定的输入情况下提供更大的金额。但这种方法需要验证其逻辑正确性和是否能带来更多收益。
🦆
在实现中,如果数组`nums`的长度非常短,比如只有3或4个元素,当前的状态转移方程是否仍然适用?
如果数组长度非常短,状态转移方程`f[i] = max(f[i-1], f[i-2]+nums[i], f[i-3]+nums[i])`可能需要调整。特别是当数组长度为3时,`f[i-3]+nums[i]`将会访问不存在的数组元素,因此需要特别注意边界条件的处理。对于长度为3或4的数组,应该直接计算可能的最大值,而不是使用复杂的状态转移方程。
🦆
题解中的动态规划解法是否考虑了所有可能的边界条件,比如数组中所有元素都是0的情况?
题解中的动态规划解法没有明确指出对所有边界条件的处理,特别是当数组中所有元素都是0的情况。理论上,动态规划数组`f`的初始化和状态转移应能正确处理全0的情况,因为状态转移方程自然会将0作为可能的返回值。然而,明确检查并测试这类边界情况始终是推荐的做法,以确保算法的健壮性。

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给你一个整数数组 nums ,请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组(该子数组中至少包含一个数字),并返回该子数组所对应的乘积。

测试用例的答案是一个 32-位 整数。

 

示例 1:

输入: nums = [2,3,-2,4]
输出: 6
解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。

示例 2:

输入: nums = [-2,0,-1]
输出: 0
解释: 结果不能为 2, 因为 [-2,-1] 不是子数组。

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 2 * 104
  • -10 <= nums[i] <= 10
  • nums 的任何前缀或后缀的乘积都 保证 是一个 32-位 整数

打家劫舍 II

你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋,每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ,这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时,相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警

给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你 在不触动警报装置的情况下 ,今晚能够偷窃到的最高金额。

 

示例 1:

输入:nums = [2,3,2]
输出:3
解释:你不能先偷窃 1 号房屋(金额 = 2),然后偷窃 3 号房屋(金额 = 2), 因为他们是相邻的。

示例 2:

输入:nums = [1,2,3,1]
输出:4
解释:你可以先偷窃 1 号房屋(金额 = 1),然后偷窃 3 号房屋(金额 = 3)。
     偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。

示例 3:

输入:nums = [1,2,3]
输出:3

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • 0 <= nums[i] <= 1000

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打家劫舍 III

小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口,我们称之为 root 。

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给定二叉树的 root 。返回 在不触动警报的情况下 ,小偷能够盗取的最高金额 。

 

示例 1:

输入: root = [3,2,3,null,3,null,1]
输出: 7 
解释: 小偷一晚能够盗取的最高金额 3 + 3 + 1 = 7

示例 2:

输入: root = [3,4,5,1,3,null,1]
输出: 9
解释: 小偷一晚能够盗取的最高金额 4 + 5 = 9

 

提示:

  • 树的节点数在 [1, 104] 范围内
  • 0 <= Node.val <= 104

不含连续1的非负整数

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示例 1:

输入: n = 5
输出: 5
解释: 
下面列出范围在 [0, 5] 的非负整数与其对应的二进制表示:
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2 : 10
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5 : 101
其中,只有整数 3 违反规则(有两个连续的 1 ),其他 5 个满足规则。

示例 2:

输入: n = 1
输出: 2

示例 3:

输入: n = 2
输出: 3

 

提示:

  • 1 <= n <= 109

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删除并获得点数

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开始你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。

 

示例 1:

输入:nums = [3,4,2]
输出:6
解释:
删除 4 获得 4 个点数,因此 3 也被删除。
之后,删除 2 获得 2 个点数。总共获得 6 个点数。

示例 2:

输入:nums = [2,2,3,3,3,4]
输出:9
解释:
删除 3 获得 3 个点数,接着要删除两个 2 和 4 。
之后,再次删除 3 获得 3 个点数,再次删除 3 获得 3 个点数。
总共获得 9 个点数。

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 2 * 104
  • 1 <= nums[i] <= 104