java数据结构与算法刷题-----LeetCode337. 打家劫舍 III

本文主要是介绍java数据结构与算法刷题-----LeetCode337. 打家劫舍 III，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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很多人觉得动态规划很难，但它就是固定套路而已。其实动态规划只不过是将多余的步骤，提前放到dp数组中（就是一个数组，只不过大家都叫它dp），达到空间换时间的效果。它仅仅只是一种优化思路，因此它目前的境地和线性代数一样----虚假的难。

1. 想想线性代数，在国外留学的学生大多数不觉得线性代数难理解。但是中国的学生学习线性代数时，完全摸不着头脑，一上来就是行列式和矩阵，根本不知道这玩意是干嘛的。
2. 线性代数从根本上是在空间上研究向量，抽象上研究线性关系的学科。人家国外的教科书都是第一讲就帮助大家理解研究向量和线性关系。
3. 反观国内的教材，直接把行列式搞到第一章。搞的国内的学生在学习线性代数的时候，只会觉得一知半解，觉得麻烦，完全不知道这玩意学来干什么。当苦尽甘来终于理解线性代数时干什么的时候，发现人家国外的教材第一节就把这玩意讲清楚了。你只会大骂我们国内这些教材，什么狗东西（以上是自己学完线性代数后的吐槽，我们同学无一例外都这么觉得）。

而我想告诉你，动态规划和线性代数一样，我学完了才知道，它不过就是研究空间换时间，提前将固定的重复操作规划到dp数组中，而不用暴力求解，从而让效率极大提升。

1. 但是网上教动态规划的兄弟们，你直接给一个动态方程是怎么回事？和线性代数，一上来就教行列式和矩阵一样，纯属恶心人。我差不多做了30多道动态规划题目，才理解，动态方程只是一个步骤而已，而这已经浪费我很长时间了，我每道题都一知半解不理解，过程及其痛苦。最后只能重新做。
2. 动态规划，一定是优先考虑重复操作与dp数组之间的关系，搞清楚后，再提出动态方程。而你们前面步骤省略了不讲，一上来给个方程，不是纯属扯淡吗？
3. 我推荐研究动态规划题目，按5个步骤，从上到下依次来分析

1. DP数组及下标含义
2. 递推公式
3. dp数组初始化
4. 数组遍历顺序（双重循环及以上时，才考虑）
5. dp数组打印，分析思路是否正确（相当于做完题，检查一下）

1. 动态规划+深度优先

1.1 解题思路和细节

题目细节

1. 想要偷到最多的钱，一定要遵循，适当取舍
2. 比如上一个结点没偷，那么这个结点也不一定非要偷，因为你这个不偷，下一个就可以偷。
3. 所以使用深度优先遍历，对于每个结点，都有两个选择，偷与不偷，而相邻的多个结点直接，不用非得隔一个偷一个，而是选择最大的方案。

比如100,1,2,3,4,100. 如果隔一个偷一个的话为100,1,2,3,4 = 106,100或100,1,2,3,4,100 = 104，但是如果是100,1,2,3,4,100 = 203明显是最大的方案.

4. 特别注意：无论选择偷与不偷，都需要将左右子结点相加，因为只是相邻的结点不能偷，而不是整个子树都不能偷

图解

1. 以此为例：其中dp数组含义是dp[当前结点偷的话当前共偷多少，不偷共偷多少]
   
2. 对于深度优先遍历的第一个结点为，左下角的3
   

1. 它的左子树是null，所以左子树偷与不偷都是0元，故其左子树的dp数组为dp[0,0]，表示左子树偷的话共偷0元，不偷的话共偷0元
2. 它的右子树是null，一样偷不偷都是0，故其右子树dp为dp[0,0]
3. 它本身是3，所以偷的话就是+3.不偷的话就不加3

1. 偷当前结点，那么左子树和右子树都不能偷，左子树不偷的话是0，右子树不偷也是0，合起来为0+0=0，因为都是0，所以就拿到0.加上当前结点3 共偷3元
2. 不偷当前结点，那么左子树和右子树可以偷，左子树偷根结点和不偷都有0，右子树偷也是0，两棵子树都选最大的，合起来为0+0=0，当前结点也不偷，共偷0元

4. 最终得到当前结点dp数组为dp[3,0],表示偷当前结点，不能偷两个直接儿子共获取3元，不偷当前结点偷左右儿子结点可偷0元

3. 第二个遍历结点为它上面的2
   

1. 左子树为null，偷和不偷可获利[0,0]
2. 右子树为3，偷和不偷分别获利[3,0]
3. 当前结点如果偷，则+2，不偷则不加

1. 偷当前结点，则左子树和右子树不能偷，左子树不偷为0，右子树不偷为0，合起来为0，则偷当前结点+2，获利2元
2. 不偷当前结点，则左子树和右子树可以偷，左子树偷和不偷都为0，右子树偷为3，不偷为0，左右子树都选大的方案合为0+3 = 3，则不偷当前结点，获利3

4. 因此当前结点dp为dp[2,3],表示偷当前结点的话，一共获利2元，不偷当前节点，共获利3元

4. 第3个遍历的结点是右下角的1，同理，左右子树都为null，则偷当前结点为1，不偷为0，故dp[1,0]
5. 第4个遍历的是右下角1的父结点3，同理，左子树为null，右子树为1，dp[1,0],故当前结点dp[3,1].表示偷当前结点，下面1不偷，为3.不偷当前结点，偷下面那个1为1
6. 最后是根结点3
   

1. 如果偷当前结点

1. 则左子结点不能偷，左子结点dp为[2,3]，也就是不偷它，共有为3
2. 右子结点也不能偷，为1
3. 则，偷当前结点的3，加上左子结点不偷共有3，右子结点不偷共有1，加起来为7.

2. 不偷当前结点

1. 左子结点可以偷也可以不偷，偷有2，不偷为3，选大的3
2. 右子结点，偷有3，不偷为1，选大的共有3
3. 不偷当前结点为0，加上左子结点不偷，共有3，右子结点偷，共有3。加起来为6

3. 故，根节点dp为dp[7,6]

7. 最终，因为我们要偷最多的钱，所以选择dp[7,6]中大的那个，为7

动态规划5步曲

1. DP数组及下标含义

1. 我们要求出的是二叉树相邻结点不能都偷的情况下，最多偷多少钱。显然dp数组中存储的是相邻结点如果偷，能偷多少钱，不偷相邻的，而偷当前结点能有多少钱。要求出谁的？显然是求出，以当前结点来看，前面一个结点偷还是不偷。那么下标就是代表前一个结点偷还是不偷，很显然，只需要一个下标，也就是一维数组。而且这个一维数组只有两个元素，代表偷和不偷

2. 递推公式

1. 假设left[a,b]表示左子树中偷了左儿子，共有left[a]元，不偷左儿子，共有left[b]元，同理right[a,b]为右子树
2. 当前结点偷的话，左右儿子不能偷，不偷左儿子为left[b],不偷右儿子为right[b]。
3. 当前结点不偷，左右儿子可以偷也可以不偷，偷左儿子为left[a]，不偷为left[b],偷右儿子为right[a],不偷为right[b]
4. 故dp[n] = [本身 + left[b] + right[b] ，max{ left[a] , left[b] } + max{ right[a] , right[b] }.也就是当前结点，偷的话，就是本身+左子树不偷左儿子+右子树不偷右儿子。不偷当前结点，就是左子树偷左儿子或不偷左儿子选大的+右子树偷或不偷右儿子选大的

3. dp数组初始化

4. 数组遍历顺序(单重循环，无需考虑遍历顺序，一共就一维，哪里来的谁先谁后)
5. 打印dp数组（自己生成dp数组后，将dp数组输出看看，是否和自己预想的一样。）

2.2 代码实现

代码

class Solution {public int rob(TreeNode root) {int[] dp = dfs(root);//获取dp数组return Math.max(dp[0],dp[1]);//返回最后一个房子偷与不偷，最大的结果}//int[]{偷当前结点最大获利，不偷当前结点最大获利}int[] dfs(TreeNode root){if (root == null)return new int[]{0,0};//如果没的遍历，就返回0,0，表示偷和不偷当前结点都是获利0，因为没有这个房子int[] left = dfs(root.left);//获取左子树dp数组int[] right = dfs(root.right);//获取右子树dp数组//如果偷当前结点，则只有一种选择，就是不偷左右子树根节点int yes = root.val+ left[1] + right[1];//如果不偷当前房子，则左右子树都需要偷//左子树我们偷根结点，和不偷根节点，选大的//右子树我们也可以选择偷根节点，或不偷，选大的int no = Math.max(left[0],left[1]) + Math.max(right[0],right[1]);//返回当前结点偷和不偷return new int[]{yes,no};}
}

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