入室强盗 II
“House Robber II”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“入室抢劫者 II”问题是 1D DP 部分的一个关键挑战。
此实现重点关注 Python 中的中级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化 House Robber II 的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读《House Robber II》的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
你是一名职业强盗，计划抢劫街道上的房屋。每个房子都藏有一定数量的钱。这个地方的所有房子都排列成一个圆圈。这意味着第一栋房子是最后一栋的邻居。同时，相邻的房屋都连接有安全系统，如果当晚两栋相邻的房屋被闯入，该系统会自动联系警方。
给定一个表示每栋房子的金额的整数数组 nums，返回今晚您可以在不通知警察的情况下抢劫的最大金额。
编写一个函数 rob(nums: List[int]) -> int。
- •1 <= len(nums) <= 100
- •0 <= nums[i] <= 1000
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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]))暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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