Voleur de maison II
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'House Robber II'.
1. Apprendre
Le problème « House Robber II » 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
Visualisation du flux logique pour House Robber II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème de House Robber II.
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. Toutes les maisons à cet endroit sont disposées en cercle. Cela signifie que la première maison est la voisine de la dernière. Pendant ce temps, les maisons adjacentes sont connectées à un système de sécurité qui contactera automatiquement la police si deux maisons adjacentes sont 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] <= 1000
Exemples
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
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
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):
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]))Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
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
Les propriétés standard du problème DP 1D s’appliquent.
Questions connexes
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