Ladrão de Casa II
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'House Robber II'.
1. Aprenda
O problema 'House Robber II' é um desafio chave na seção 1D DP.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível médio em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para House Robber II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema de House Robber II.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Você é um ladrão profissional que planeja roubar casas ao longo de uma rua. Cada casa tem uma certa quantia de dinheiro guardada. Todas as casas deste local estão dispostas em círculo. Isso significa que a primeira casa é vizinha da última. Enquanto isso, as casas adjacentes têm um sistema de segurança conectado, que entrará em contato automaticamente com a polícia se duas casas adjacentes forem invadidas na mesma noite.
Dado um array inteiro nums representando a quantidade de dinheiro de cada casa, retorne a quantia máxima de dinheiro que você pode roubar esta noite sem alertar a polícia.
Escreva uma função rob(nums: List[int]) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 100
- •0 <= nums[i] <= 1000
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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]))Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades padrão do problema 1D DP.
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