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337.打家劫舍Ⅲ

作者:互联网

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337.打家劫舍Ⅲ

题目

在上次打劫完一条街道之后和一圈房屋后,小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口,我们称之为“根”。 除了“根”之外,每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后,聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。 如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫,房屋将自动报警。

计算在不触动警报的情况下,小偷一晚能够盗取的最高金额。

示例 1:

输入: [3,2,3,null,3,null,1]

     3
    / \
   2   3
    \   \ 
     3   1

输出: 7 
解释: 小偷一晚能够盗取的最高金额 = 3 + 3 + 1 = 7.

示例 2:

输入: [3,4,5,1,3,null,1]

     3
    / \
   4   5
  / \   \ 
 1   3   1

输出: 9
解释: 小偷一晚能够盗取的最高金额 = 4 + 5 = 9.

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/house-robber-iii
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

题解

看见二叉树,就需要考虑遍历顺序,是深度优先搜索(前中后),还是广度优先搜索(层序遍历)
因为要考虑是否直接相连,更多的是父子节点关系,那么选择深度优先搜索。
选择后序遍历,先处理左右孩子结点,再处理当前结点,整个过程看起来就像一层一层向上汇报信息,自底向上

先确定单层逻辑,思考怎么获取最大金额?

对于一个节点来说,有两种状态,偷与不不偷

发现两种情况都需要记录两个状态,而且当前节点的状态是有孩子节点的状态推导而来。
那么递归函数的返回值就应该是这两个状态,那么我们可以用一个数组来代表,[0]表示当前节点不偷的最大值,[1]表示当前节点偷的最大值。

//递归函数的返回值是dp数组的两个状态
int [] dfs (TreeNode cur){
    //终止条件
    if(cur==null) return new int[]{0, 0};
    //单层逻辑,后序遍历,左右中
    int[] left = dfs(cur.left);
    int[] right = dfs(cur.right);
    //选择偷
    int ok = left[0] + right[0] + cur.val;
   //选择不偷
    int no = Math.max(left[0],left[1]) + Math.max(right[0],right[1]);
    return new int[]{ok,no};
}

这里做完感觉更偏向递归一点,开始思路就在想往动态规划五部曲上靠,感觉反而局限了思路。

代码

public class Solution {

    public int rob(TreeNode root) {
        int[] res = dfs(root);
        return Math.max(res[0], res[1]);
    }

    int [] dfs (TreeNode cur){
        if(cur==null) return new int[]{0, 0};
        int[] left = dfs(cur.left);
        int[] right = dfs(cur.right);
        int ok = left[0] + right[0] + cur.val;
        int no = Math.max(left[0],left[1]) + Math.max(right[0],right[1]);
        return new int[]{no,ok};
        }
 }

标签:right,cur,int,337,不偷,打家劫舍,节点,left
来源: https://www.cnblogs.com/rananie/p/15468466.html