House Robber
Detailed guide and Python implementation for the 'House Robber' problem.
1. 学ぶ
The 'House Robber' problem is a key challenge in the 1D DP section.
This implementation focuses on medium-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for House Robber.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for House Robber carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 1D DP アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の 1D DP 問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの 1D DP 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- ハウスロバー II ---パイセップ--- 「House Robber II」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- あなたは通り沿いの家々への強盗を計画しているプロの強盗です。各家には一定量のお金が隠されています。この場所の家はすべて円形に配置されています。つまり、最初の家は最後の家に隣接することになります。一方、隣接する家にはセキュリティシステムが接続されており、同じ夜に隣接する2軒の家に侵入された場合は自動的に警察に通報される。 各家の金額を表す整数配列 nums が与えられた場合、警察に通報せずに今夜強盗できる最大金額を返します。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 1D DP ---パイセップ--- 「House Robber II」問題は、1D DP セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- House Robber II のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- House Robber II の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 1D DP アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の 1D DP 問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの 1D DP 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 最長の回文部分文字列 ---パイセップ--- 「最長回文部分文字列」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 文字列 s を指定すると、s 内の最長の回文部分文字列を返します。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 1D DP ---パイセップ--- 「最長回文部分文字列」問題は、1D DP セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security systems connected and it will automatically contact the police if two adjacent houses were broken into on the same night.
Given an integer array nums representing the amount of money of each house, return the maximum amount of money you can rob tonight without alerting the police.
Write a function rob(nums: List[int]) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 100
- •0 <= nums[i] <= 400
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def rob_opt(nums):
rob1, rob2 = 0, 0
for n in nums:
temp = max(n + rob1, rob2)
rob1 = rob2
rob2 = temp
return rob2ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard 1D DP problem properties apply.
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