Hausräuber II
Detaillierte Anleitung und Python-Implementierung für das Problem „Hausräuber II“.
1. Lernen
Das Problem „Hausräuber II“ ist eine zentrale Herausforderung im 1D-DP-Bereich.
Diese Implementierung konzentriert sich auf die Logik mittlerer Ebene in Python.
Wir legen bei unseren bereitgestellten Lösungen Wert auf technische Genauigkeit und Lesbarkeit des Codes.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisierung des Logikablaufs für House Robber II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lesen Sie die Problemstellung für House Robber II sorgfältig durch.
2. Formulate brute force
Entwerfen Sie eine einfache iterative Lösung.
3. Identify inefficiency
Suchen Sie nach redundanten Berechnungen.
4. Optimize search path
Verwenden Sie Hashing oder Sortieren, um den Prozess zu beschleunigen.
5. Final Implementation
Bereinigen Sie den Code für Produktionsstandards.
Problemstellung
Sie sind ein professioneller Räuber, der Häuser entlang einer Straße ausrauben will. In jedem Haus ist ein bestimmter Geldbetrag hinterlegt. Alle Häuser an diesem Ort sind kreisförmig angeordnet. Das heißt, das erste Haus ist der Nachbar des letzten. Mittlerweile sind benachbarte Häuser mit einem Sicherheitssystem ausgestattet, das automatisch die Polizei verständigt, wenn in derselben Nacht in zwei benachbarte Häuser eingebrochen wird.
Geben Sie anhand eines ganzzahligen Arrays, das den Geldbetrag jedes Hauses darstellt, den maximalen Geldbetrag zurück, den Sie heute Nacht ausrauben können, ohne die Polizei zu alarmieren.
Schreiben Sie eine Funktion rob(nums: List[int]) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 100
- •0 <= nums[i] <= 1000
Beispiele
nums = [2,3,2]
3
You cannot rob house 1 and house 3 because they are adjacent in the circular layout.
nums = [1,2,3,1]
4
Rob house 1 (money = 1) and rob house 3 (money = 3). Total = 4.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Leere Eingabestrukturen
- Einzelelementeingaben
- Große numerische Grenzen
Bereit zur Lösung?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Einblicke und Variationen in Interviews
Aufschlüsselung der Komplexitätsanalyse
Warum Zeit: Directly evaluates all possibilities.
Warum Weltraum: Uses standard local memory.
Warum Zeit: Optimized paths reduce total operations.
Warum Weltraum: May trade memory for speed.
Optimierter Lösungs-Python-Code
Optimierter Lösungs-Python-Code
def rob_opt(nums):
if len(nums) == 1: return nums[0]
def solve(arr):
rob1, rob2 = 0, 0
for n in arr:
tmp = max(n + rob1, rob2); rob1 = rob2; rob2 = tmp
return rob2
return max(solve(nums[1:]), solve(nums[:-1]))Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
Brute-Force-Code (Spoiler Guarded)
def rob_brute(nums):
if len(nums) == 1: return nums[0]
def solve(arr):
rob1, rob2 = 0, 0
for n in arr:
temp = max(n + rob1, rob2); rob1 = rob2; rob2 = temp
return rob2
return max(solve(nums[1:]), solve(nums[:-1]))Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Es gelten die standardmäßigen 1D-DP-Problemeigenschaften.
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