leetcode337打家劫舍3刷题打卡

简介: leetcode337打家劫舍3刷题打卡

337. 打家劫舍 III - 力扣(Leetcode)

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

除了 root 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。

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

题解思路:

暴力解法:

本题必须用后序遍历,需要用到函数的返回值来做下一步计算

抢了该节点则不能抢该节点的孩子节点

没有抢该节点则考虑抢左右节点

注意:是考虑抢左右节点

使用带备忘录的递归,用map<TreeNode* , int>来保存

class Solution {
public:
    unordered_map<TreeNode*, int> meme;  // 备忘录  该备忘录的含义是记录以某节点为根节点可以偷的最大金钱
    int rob(TreeNode* root) {
        if(!root) return 0;  // 终止条件
        if(!root->left && !root->right) return root->val;  // 如果该节点没有左右孩子,则不需要动态规划,取该点的值就是最大的
        if(meme[root]) return meme[root];  // 如备忘录中有则直接返回
        // val1表示为取该点
        int val1 = root->val;
        if(root->left) val1 += rob(root->left->left) + rob(root->left->right);
        if(root->right) val1 += rob(root->right->left) + rob(root->right->right);
        // val2表示为不取该点
        int val2 = rob(root->left) + rob(root->right);
        meme[root] = max(val1, val2);  // 将计算过的结果放入备忘录中
        return max(val2, val1);  // 返回最大的  这一步就代表了考虑
    }
};

动态规划:

动态规划其实就是使用状态转移容器来记录状态的变化,这里使用一个长度为2的数组,记录当前结点偷与不投所得到的的最大金钱

这道题是在树上进行状态转移,涉及到递归,则可以结合递归三步与动归五步

  • 确定递归函数的参数和返回值/确定dp数组及含义
  • 需要记录的是某一节点偷与不偷的两个状态所到的金钱,所以返回值就是一个长度为2的数组
  • 参数就是当前结点
  • dp数组的含义:大小为2dp[0]为不取该点的钱的最高金额,dp[1]为取该点的钱的最大金额
  • 此处返回值就是dp数组,系统栈会保存每一层递归的参数,所以不用担心长度为2的数组不够标记树中每个节点的状态
  • 确定终止条件/dp数组的初始化
  • 如果遇见空节点,很明显,偷与不偷都是0元,所以直接返回{0, 0}即可。
  • 这也相当于dp数组的初始化,后续遍历是深度优先,会直接遍历到左子树的NULL节点,此时是递归最深层,则返回的dp数组就随着动态规划而变
  • 确定遍历顺序
  • 明确的,使用后续遍历,因为通过递归函数的返回值来做下一步计算。
  • 通过递归左节点,得到左节点偷与不偷的金钱。
  • 通过递归右节点,得到左节点偷与不偷的金钱
vector<int> left = robTree(cur->left); // 左
vector<int> right = robTree(cur->right); // 右
  • 确定本层逻辑
  • 偷当前结点
// 当前节点的值+加上不偷左右子节点的值 (防止触动警报)
int val_1 = root->val + left[0] + right[0];
  • 不偷当前结点
// 如果不偷当前结点,考虑是否偷子节点,因为不偷子节点可能会比偷子节点大,时刻注意dp数组的含义!
int val_0 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[0]);  // 核心!
  • 最后就返回{val_0, val_1}

完整代码:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    // dp数组的含义:大小为2,dp[0]为不取该点的钱的最高金额,dp[1]为取该点的钱的最高金额
    int rob(TreeNode* root) {
        vector<int> result = robChild(root);
        return max(result[0], result[1]);
    }
    vector<int> robChild(TreeNode* root){
        if(!root) return {0, 0};  // 这里相当于dp数组的初始化
        vector<int> left = robChild(root->left);
        vector<int> right = robChild(root->right);
        int val_1 = root->val + left[0] + right[0];
        int val_0 = max(left[1], left[0]) + max(right[1], right[0]);
        return {val_0, val_1};
    }
};


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