原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/house-robber-iii

英文原文

The thief has found himself a new place for his thievery again. There is only one entrance to this area, called root.

Besides the root, each house has one and only one parent house. After a tour, the smart thief realized that all houses in this place form a binary tree. It will automatically contact the police if two directly-linked houses were broken into on the same night.

Given the root of the binary tree, return the maximum amount of money the thief can rob without alerting the police.

 

Example 1:

Input: root = [3,2,3,null,3,null,1]
Output: 7
Explanation: Maximum amount of money the thief can rob = 3 + 3 + 1 = 7.

Example 2:

Input: root = [3,4,5,1,3,null,1]
Output: 9
Explanation: Maximum amount of money the thief can rob = 4 + 5 = 9.

 

Constraints:

• The number of nodes in the tree is in the range [1, 104].
• 0 <= Node.val <= 104

中文题目

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.

通过代码

高赞题解

说明

本题目本身就是动态规划的树形版本，通过此题解，可以了解一下树形问题在动态规划问题解法
我们通过三个方法不断递进解决问题

• 解法一通过递归实现，虽然解决了问题，但是复杂度太高
• 解法二通过解决方法一中的重复子问题，实现了性能的百倍提升
• 解法三直接省去了重复子问题，性能又提升了一步

解法一、暴力递归 - 最优子结构

在解法一和解法二中，我们使用爷爷、两个孩子、4 个孙子来说明问题
首先来定义这个问题的状态
爷爷节点获取到最大的偷取的钱数呢

1. 首先要明确相邻的节点不能偷，也就是爷爷选择偷，儿子就不能偷了，但是孙子可以偷
2. 二叉树只有左右两个孩子，一个爷爷最多 2 个儿子，4 个孙子

根据以上条件，我们可以得出单个节点的钱该怎么算
4 个孙子偷的钱 + 爷爷的钱 VS 两个儿子偷的钱 哪个组合钱多，就当做当前节点能偷的最大钱数。这就是动态规划里面的最优子结构

由于是二叉树，这里可以选择计算所有子节点

4 个孙子投的钱加上爷爷的钱如下
int method1 = root.val + rob(root.left.left) + rob(root.left.right) + rob(root.right.left) + rob(root.right.right)
两个儿子偷的钱如下
int method2 = rob(root.left) + rob(root.right);
挑选一个钱数多的方案则
int result = Math.max(method1, method2);
将上述方案写成代码如下

[]
public int rob(TreeNode root) {
    if (root == null) return 0;

    int money = root.val;
    if (root.left != null) {
        money += (rob(root.left.left) + rob(root.left.right));
    }

    if (root.right != null) {
        money += (rob(root.right.left) + rob(root.right.right));
    }

    return Math.max(money, rob(root.left) + rob(root.right));
}

信心满满的提交，一次通过，然而 执行用时:837 ms,在所有 java 提交中击败了24.49%的用户 这个结果太没面子了，下个解法进行优化

解法二、记忆化 - 解决重复子问题

针对解法一种速度太慢的问题，经过分析其实现，我们发现爷爷在计算自己能偷多少钱的时候，同时计算了 4 个孙子能偷多少钱，也计算了 2 个儿子能偷多少钱。这样在儿子当爷爷时，就会产生重复计算一遍孙子节点。

于是乎我们发现了一个动态规划的关键优化点

重复子问题

我们这一步针对重复子问题进行优化，我们在做斐波那契数列时，使用的优化方案是记忆化，但是之前的问题都是使用数组解决的，把每次计算的结果都存起来，下次如果再来计算，就从缓存中取，不再计算了，这样就保证每个数字只计算一次。
由于二叉树不适合拿数组当缓存，我们这次使用哈希表来存储结果，TreeNode 当做 key，能偷的钱当做 value

解法一加上记忆化优化后代码如下：

[]
public int rob(TreeNode root) {
    HashMap<TreeNode, Integer> memo = new HashMap<>();
    return robInternal(root, memo);
}

public int robInternal(TreeNode root, HashMap<TreeNode, Integer> memo) {
    if (root == null) return 0;
    if (memo.containsKey(root)) return memo.get(root);
    int money = root.val;

    if (root.left != null) {
        money += (robInternal(root.left.left, memo) + robInternal(root.left.right, memo));
    }
    if (root.right != null) {
        money += (robInternal(root.right.left, memo) + robInternal(root.right.right, memo));
    }
    int result = Math.max(money, robInternal(root.left, memo) + robInternal(root.right, memo));
    memo.put(root, result);
    return result;
}

提交代码，执行用时：4 ms, 在所有 java 提交中击败了 54.92% 的用户，速度提高了 200 倍。太开心了。别着急，还有一个终极方案呢，连记忆化消耗的时间都省了，能省则省么。

解法三、终极解法

上面两种解法用到了孙子节点，计算爷爷节点能偷的钱还要同时去计算孙子节点投的钱，虽然有了记忆化，但是还是有性能损耗。

我们换一种办法来定义此问题

每个节点可选择偷或者不偷两种状态，根据题目意思，相连节点不能一起偷

• 当前节点选择偷时，那么两个孩子节点就不能选择偷了
• 当前节点选择不偷时，两个孩子节点只需要拿最多的钱出来就行(两个孩子节点偷不偷没关系)

我们使用一个大小为 2 的数组来表示 int[] res = new int[2] 0 代表不偷，1 代表偷
任何一个节点能偷到的最大钱的状态可以定义为

1. 当前节点选择不偷：当前节点能偷到的最大钱数 = 左孩子能偷到的钱 + 右孩子能偷到的钱
2. 当前节点选择偷：当前节点能偷到的最大钱数 = 左孩子选择自己不偷时能得到的钱 + 右孩子选择不偷时能得到的钱 + 当前节点的钱数

表示为公式如下

root[0] = Math.max(rob(root.left)[0], rob(root.left)[1]) + Math.max(rob(root.right)[0], rob(root.right)[1])
root[1] = rob(root.left)[0] + rob(root.right)[0] + root.val;

将公式做个变换就是代码啦

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

public int[] robInternal(TreeNode root) {
    if (root == null) return new int[2];
    int[] result = new int[2];

    int[] left = robInternal(root.left);
    int[] right = robInternal(root.right);

    result[0] = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);
    result[1] = left[0] + right[0] + root.val;

    return result;
}

再提交一次：
执行用时 1 ms, 在所有 java 提交中击败了 99.87% 的用户，这样的结果，我觉得可以了。

后记

当个现代化的小偷不容易啊，还得学习动态规划。
如有错误，欢迎指出

统计信息

通过次数	提交次数	AC比率
139544	229809	60.7%

提交历史

提交时间	提交结果	执行时间	内存消耗	语言

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