• 打家劫舍 III


    题目描述:

    在上次打劫完一条街道之后和一圈房屋后,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“根”。 除了“根”之外,每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后,聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。 如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫,房屋将自动报警。

    计算在不触动警报的情况下,小偷一晚能够盗取的最高金额。

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/house-robber-iii
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    例1:

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

     例2:

    输入: [3,4,5,1,3,null,1]
    
         3
        / 
       4   5
      /     
     1   3   1
    
    输出: 9
    解释: 小偷一晚能够盗取的最高金额 = 4 + 5 = 9.
    
    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/house-robber-iii
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     解题思路:

    方法一:暴力递归

    为了便于理解,我将节点取名为:爷爷、父亲、孙子,如下图所示

    首先来定义这个问题的状态 爷爷节点获取到最大的偷取的钱数呢?

    1. 首先要明确相邻的节点不能偷,也就是爷爷选择偷,儿子就不能偷了,但是孙子可以偷
    2. 二叉树只有左右两个孩子,一个爷爷最多 2 个儿子,4 个孙子

    根据以上条件,我们可以得出单个节点的钱该怎么算4 个孙子偷的钱 + 爷爷的钱 VS 两个儿子偷的钱哪个组合钱多,就当做当前节点能偷的最大钱数。这就是动态规划里面的最优子结构

    (可能有缜密的人想到父亲节点(如上图中的2)➕孙子节点(如上图中的1)岂不是漏了?事实上是没有的,因为另外两个孙子偷钱的情况已经包含在另外一个儿子中了)

    由于是二叉树,这里可以选择计算所有子节点

    • 爷爷偷的钱加上4 个孙子偷的钱如下int method1 = root.val + rob(root.left.left) + rob(root.left.right) + rob(root.right.left) + rob(root.right.right)
    • 两个儿子偷的钱如下int method2 = rob(root.left) + rob(root.right);
    • 挑选一个钱数多的方案则int result = Math.max(method1, method2);
      //go
      /**
       * Definition for a binary tree node.
       * type TreeNode struct {
       *     Val int
       *     Left *TreeNode
       *     Right *TreeNode
       * }
       */
      func rob(root *TreeNode) int {
       if root == nil {
        return 0
       }
          money := root.Val // money:记录爷爷➕孙子偷的钱
       if root.Left != nil {
        money += rob(root.Left.Left) + rob(root.Left.Right)
       }
       if root.Right != nil {
        money += rob(root.Right.Left) + rob(root.Right.Right)
       }
          // 返回结果为 Max(爷爷加孙子节点,父亲节点)
       return Max(money, rob(root.Left)+ rob(root.Right))
      }
      
      func Max(x, y int) int {
       if x > y {
        return x
       }
       return y
      }

    方法二:状压DP

    为了不当被60%击败的人,我选择一往无前!

    拿出终极杀器——状压DP(状态压缩动态规划)

    我们换一种办法来定义此问题

    每个节点可选择偷或者不偷两种状态,根据题目意思,相连节点不能一起偷

    • 当前节点选择不偷时,两个孩子节点只需要拿最多的钱出来就行(两个孩子节点偷不偷没关系)
    • 当前节点选择偷时,那么两个孩子节点就不能选择偷了

    我们只使用一个大小为 2 的数组来表示 res := make([]int, 2) 0 代表不偷,1 代表偷

    任何一个节点能偷到的最大钱的状态可以定义为

    • 当前节点选择不偷:当前节点能偷到的最大钱数 = 左孩子能偷到的钱 + 右孩子能偷到的钱
    • 当前节点选择偷:当前节点能偷到的最大钱数 =  当前节点的钱数 + 左孩子选择自己不偷时能得到的钱 + 右孩子选择不偷时能得到的钱

    表示为公式如下

    //当前节点选择不偷:当前节点能偷到的最大钱数 = 左孩子能偷到的钱 + 右孩子能偷到的钱
    res[0] = Max(left[0],left[1]) + Max(right[0],right[1])
    //当前节点选择偷:当前节点能偷到的最大钱数 =  当前节点的钱数 + 左孩子选择自己不偷时能得到的钱 + 右孩子选择不偷时能得到的钱
    res[1] = root.Val + left+[0] + right[0]
    

      

    //go 
    func rob(root *TreeNode) int {
     res := robInternal(root)
     // 0表示当前节点不偷,1表示当前节点偷
     return Max(res[0],res[1])
    }
    
    func robInternal(root *TreeNode) []int {
     if root == nil {
      return []int{0, 0}
     }
     res := make([]int, 2)
     left := robInternal(root.Left)
     right := robInternal(root.Right)
    
     //当前节点选择不偷:当前节点能偷到的最大钱数 = 左孩子能偷到的钱 + 右孩子能偷到的钱
     res[0] = Max(left[0],left[1]) + Max(right[0],right[1])
     //当前节点选择偷:当前节点能偷到的最大钱数 =  当前节点的钱数 + 左孩子选择自己不偷时能得到的钱 + 右孩子选择不偷时能得到的钱
     res[1] = root.Val + left+[0] + right[0]
    
     return res
    }
    

      地址:https://mp.weixin.qq.com/s/u4U3c1gi5htuhou-Hxu1Hg

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/smallleiit/p/13494454.html
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