ladrón de casa
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'House Robber'.
1. aprender
El problema del 'Ladrón de casas' es un desafío clave en la sección 1D DP.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel medio en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico de House Robber.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de House Robber.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Eres un ladrón profesional que planea robar casas en una calle. Cada casa tiene una cierta cantidad de dinero escondida, la única limitación que te impide robar en cada una de ellas es que las casas adyacentes tienen sistemas de seguridad conectados y automáticamente se comunicará con la policía si dos casas adyacentes fueron asaltadas la misma noche.
Dada una matriz de números enteros que representa la cantidad de dinero de cada casa, devuelve la cantidad máxima de dinero que puedes robar esta noche sin alertar a la policía.
Escribe una función rob(nums: List[int]) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 100
- •0 <= nums[i] <= 400
Ejemplos
nums = [1,2,3,1]
4
Rob house 1 (money = 1) then rob house 3 (money = 3). Total = 1 + 3 = 4.
nums = [2,7,9,3,1]
12
Rob house 1 (money = 2), rob house 3 (money = 9) and rob house 5 (money = 1). Total = 12.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def rob_opt(nums):
rob1, rob2 = 0, 0
for n in nums:
temp = max(n + rob1, rob2)
rob1 = rob2
rob2 = temp
return rob2Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def rob_brute(nums):
def solve(i):
if i >= len(nums): return 0
return max(nums[i] + solve(i + 2), solve(i + 1))
return solve(0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades estándar del problema 1D DP.
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