House Robber

Leetcode 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 system connected and it will automatically contact the police if two adjacent houses were broken into on the same night.

Given a list of non-negative integers representing the amount of money of each house, determine the maximum amount of money you can rob tonight without alerting the police.

  这是leetcode上的一道easy题目，涉及到基础的dp。对于输入数组 v[ ]，求其子序列的最大和，这个子序列必须满足其中不存在在 v 中相邻的两个元素。   根据dp的思想，我们可以归纳 sub problem： dp[i] = index <= i 的最大和，且dp[i] = max{dp[i - 1], dp[i - 2] + v[i]}。即对于每个房子，我们要考虑是否抢劫，如果抢，那么就是dp[i - 2] + 当前房子价值，如果不抢，则收益就等于dp[i - 1]。 除了subproblem的递推公式之外，我们还需要写出基本起始条件, 即 dp[0] = v[0], dp[1] = max( v[0], v[1] )，详情见下面的code:

    // java
    public int rob(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) return 0;
        if (nums.length == 1) return nums[0];
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
        for (int i = 2; i < nums.length; ++i) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
        }
        return dp[dp.length - 1];
    }

我们注意到得出每个dp[i]我们实际上只需要前面两个元素，所以我们可以把数组dp[ ]简化为两个变量dp0和dp1，从而实现O(1)的space complexity:

    // java
    public int rob(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) return 0;
        if (nums.length == 1) return nums[0];
        int dp0 = nums[0];
        int dp1 = Math.max(nums[0], nums[1]);
        for (int i = 2; i < nums.length; ++i) {
            int curr = Math.max(dp0 + nums[i], dp1);
            dp0 = dp1;
            dp1 = curr;
        }
        return dp1;
    }

Jun 9, 2017

最近开始看MIT的算法公开课，关于DP的思路有些新的想法，在这里更新一下。 之前的做法属于 bottom-up，这种做法速度快，节省空间，但有时候不够 intuitive，可能不容易第一时间做出来。而根据 subproblem 的地推关系式，我们往往希望可以直接用递归的方式实现，这样更加容易理解。但是递归的 time 往往是 exponential 的，因为会重复计算很多同样的子问题，解决方法就是传入一个 dictionary(ie. HashTable)，每次调用递归的时候，先看 table 中是否已经有了答案，如果没有再调用递归。得出每个递归的答案之后，先将其存入 table 再返回。 接下来看 Code （Python3）：

    # python 3
    class Solution(object):
        def rob(self, nums):
            """
            :type nums: List[int]
            :rtype: int
            """
            if not nums: return 0
            def dp(v, n, table):
                    # 先检查是否在 table 中
                if n in table:
                    return table[n]
                if n == 0:
                    table[0] = v[0]
                    return table[0]
                elif n == 1:
                    table[1] = max(v[0], v[1])
                    return table[1]
                else:
                    table[n] = max(dp(v, n - 2, table) + v[n], dp(v, n - 1, table))
                    return table[n]

            table = {}
            return dp(nums, len(nums) - 1, table)

Jun 23, 2017

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