Voleur de maison
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'House Robber'.
1. Apprendre
Le problème du « voleur de maison » est un défi clé dans la section 1D DP.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau moyen dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualiser le flux logique pour House Robber.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour House Robber.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Vous êtes un voleur professionnel qui envisage de cambrioler des maisons le long d'une rue. Chaque maison a une certaine somme d'argent cachée, la seule contrainte qui vous empêche de cambrioler chacune d'elles est que les maisons adjacentes ont des systèmes de sécurité connectés et il contactera automatiquement la police si deux maisons adjacentes ont été cambriolées la même nuit.
Étant donné un tableau de nombres entiers représentant le montant d'argent de chaque maison, renvoyez le montant maximum d'argent que vous pouvez voler ce soir sans alerter la police.
Écrivez une fonction rob(nums: List[int]) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 100
- •0 <= nums[i] <= 400
Exemples
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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def rob_opt(nums):
rob1, rob2 = 0, 0
for n in nums:
temp = max(n + rob1, rob2)
rob1 = rob2
rob2 = temp
return rob2Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème DP 1D s’appliquent.
Questions connexes
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