Ladro di case
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema del "Ladro di case".
1. Impara
Il problema del "ladro di case" è una sfida chiave nella sezione 1D DP.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello medio in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per House Robber.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per House Robber.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Sei un ladro professionista che pianifica di derubare le case lungo una strada. Ogni casa ha una certa somma di denaro nascosta, l'unico vincolo che ti impedisce di derubarle è che le case adiacenti hanno sistemi di sicurezza collegati e contatterà automaticamente la polizia se due case adiacenti vengono scassinate nella stessa notte.
Dato un array di numeri interi che rappresentano la quantità di denaro di ciascuna casa, restituisci la quantità massima di denaro che puoi derubare stasera senza allertare la polizia.
Scrivi una funzione rob(nums: List[int]) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 100
- •0 <= nums[i] <= 400
Esempi
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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def rob_opt(nums):
rob1, rob2 = 0, 0
for n in nums:
temp = max(n + rob1, rob2)
rob1 = rob2
rob2 = temp
return rob2Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà del problema DP 1D standard.
Domande correlate
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