0337.打家劫舍III

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# 337.打家劫舍 III [力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/house-robber-iii/) 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。 ![337.打家劫舍III](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210223173849619.png) ## 算法公开课 **[《代码随想录》算法视频公开课](https://programmercarl.com/other/gongkaike.html)：[动态规划，房间连成树了，偷不偷呢？| LeetCode：337.打家劫舍3](https://www.bilibili.com/video/BV1H24y1Q7sY)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。 ## 思路这道题目和 [198.打家劫舍](https://programmercarl.com/0198.打家劫舍.html)，[213.打家劫舍II](https://programmercarl.com/0213.打家劫舍II.html)也是如出一辙，只不过这个换成了树。如果对树的遍历不够熟悉的话，那本题就有难度了。对于树的话，首先就要想到遍历方式，前中后序（深度优先搜索）还是层序遍历（广度优先搜索）。 **本题一定是要后序遍历，因为通过递归函数的返回值来做下一步计算**。与198.打家劫舍，213.打家劫舍II一样，关键是要讨论当前节点抢还是不抢。如果抢了当前节点，两个孩子就不能动，如果没抢当前节点，就可以考虑抢左右孩子（**注意这里说的是“考虑”**） ### 暴力递归代码如下：

class Solution {
public:
    int rob(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return 0;
        if (root->left == NULL && root->right == NULL) return root->val;
        // 偷父节点
        int val1 = root->val;
        if (root->left) val1 += rob(root->left->left) + rob(root->left->right); // 跳过root->left，相当于不考虑左孩子了
        if (root->right) val1 += rob(root->right->left) + rob(root->right->right); // 跳过root->right，相当于不考虑右孩子了
        // 不偷父节点
        int val2 = rob(root->left) + rob(root->right); // 考虑root的左右孩子
        return max(val1, val2);
    }
};

* 时间复杂度：O(n^2)，这个时间复杂度不太标准，也不容易准确化，例如越往下的节点重复计算次数就越多 * 空间复杂度：O(log n)，算上递推系统栈的空间当然以上代码超时了，这个递归的过程中其实是有重复计算了。我们计算了root的四个孙子（左右孩子的孩子）为头结点的子树的情况，又计算了root的左右孩子为头结点的子树的情况，计算左右孩子的时候其实又把孙子计算了一遍。 ### 记忆化递推所以可以使用一个map把计算过的结果保存一下，这样如果计算过孙子了，那么计算孩子的时候可以复用孙子节点的结果。代码如下：

class Solution {
public:
    unordered_map<TreeNode* , int> umap; // 记录计算过的结果
    int rob(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return 0;
        if (root->left == NULL && root->right == NULL) return root->val;
        if (umap[root]) return umap[root]; // 如果umap里已经有记录则直接返回
        // 偷父节点
        int val1 = root->val;
        if (root->left) val1 += rob(root->left->left) + rob(root->left->right); // 跳过root->left
        if (root->right) val1 += rob(root->right->left) + rob(root->right->right); // 跳过root->right
        // 不偷父节点
        int val2 = rob(root->left) + rob(root->right); // 考虑root的左右孩子
        umap[root] = max(val1, val2); // umap记录一下结果
        return max(val1, val2);
    }
};

* 时间复杂度：O(n) * 空间复杂度：O(log n)，算上递推系统栈的空间 ### 动态规划在上面两种方法，其实对一个节点偷与不偷得到的最大金钱都没有做记录，而是需要实时计算。而动态规划其实就是使用状态转移容器来记录状态的变化，这里可以使用一个长度为2的数组，记录当前节点偷与不偷所得到的的最大金钱。 **这道题目算是树形dp的入门题目，因为是在树上进行状态转移，我们在讲解二叉树的时候说过递归三部曲，那么下面我以递归三部曲为框架，其中融合动规五部曲的内容来进行讲解**。 1. 确定递归函数的参数和返回值这里我们要求一个节点偷与不偷的两个状态所得到的金钱，那么返回值就是一个长度为2的数组。参数为当前节点，代码如下：

vector<int> robTree(TreeNode* cur) {

其实这里的返回数组就是dp数组。所以dp数组（dp table）以及下标的含义：下标为0记录不偷该节点所得到的的最大金钱，下标为1记录偷该节点所得到的的最大金钱。 **所以本题dp数组就是一个长度为2的数组！** 那么有同学可能疑惑，长度为2的数组怎么标记树中每个节点的状态呢？ **别忘了在递归的过程中，系统栈会保存每一层递归的参数**。如果还不理解的话，就接着往下看，看到代码就理解了哈。 2. 确定终止条件在遍历的过程中，如果遇到空节点的话，很明显，无论偷还是不偷都是0，所以就返回

if (cur == NULL) return vector<int>{0, 0};

这也相当于dp数组的初始化 3. 确定遍历顺序首先明确的是使用后序遍历。因为要通过递归函数的返回值来做下一步计算。通过递归左节点，得到左节点偷与不偷的金钱。通过递归右节点，得到右节点偷与不偷的金钱。代码如下：

// 下标0：不偷，下标1：偷
vector<int> left = robTree(cur->left); // 左
vector<int> right = robTree(cur->right); // 右
// 中

4. 确定单层递归的逻辑如果是偷当前节点，那么左右孩子就不能偷，val1 = cur->val + left[0] + right[0]; （**如果对下标含义不理解就再回顾一下dp数组的含义**）如果不偷当前节点，那么左右孩子就可以偷，至于到底偷不偷一定是选一个最大的，所以：val2 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]); 最后当前节点的状态就是{val2, val1}; 即：{不偷当前节点得到的最大金钱，偷当前节点得到的最大金钱} 代码如下：

vector<int> left = robTree(cur->left); // 左
vector<int> right = robTree(cur->right); // 右

// 偷cur
int val1 = cur->val + left[0] + right[0];
// 不偷cur
int val2 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]);
return {val2, val1};

5. 举例推导dp数组以示例1为例，dp数组状态如下：（**注意用后序遍历的方式推导**） ![](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20230203110031.png) **最后头结点就是取下标0 和下标1的最大值就是偷得的最大金钱**。递归三部曲与动规五部曲分析完毕，C++代码如下：

class Solution {
public:
    int rob(TreeNode* root) {
        vector<int> result = robTree(root);
        return max(result[0], result[1]);
    }
    // 长度为2的数组，0：不偷，1：偷
    vector<int> robTree(TreeNode* cur) {
        if (cur == NULL) return vector<int>{0, 0};
        vector<int> left = robTree(cur->left);
        vector<int> right = robTree(cur->right);
        // 偷cur，那么就不能偷左右节点。
        int val1 = cur->val + left[0] + right[0];
        // 不偷cur，那么可以偷也可以不偷左右节点，则取较大的情况
        int val2 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1]);
        return {val2, val1};
    }
};

* 时间复杂度：O(n)，每个节点只遍历了一次 * 空间复杂度：O(log n)，算上递推系统栈的空间 ## 总结这道题是树形DP的入门题目，通过这道题目大家应该也了解了，所谓树形DP就是在树上进行递归公式的推导。 **所以树形DP也没有那么神秘！** 只不过平时我们习惯了在一维数组或者二维数组上推导公式，一下子换成了树，就需要对树的遍历方式足够了解！大家还记不记得我在讲解贪心专题的时候，讲到这道题目：[贪心算法：我要监控二叉树！](https://programmercarl.com/0968.监控二叉树.html)，这也是贪心算法在树上的应用。**那我也可以把这个算法起一个名字，叫做树形贪心**。 “树形贪心”词汇从此诞生，来自「代码随想录」 ## 其他语言版本 ### Java

class Solution {
    // 1.递归去偷，超时
    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));
    }

    // 2.递归去偷，记录状态
    // 执行用时：3 ms , 在所有 Java 提交中击败了 56.24% 的用户
    public int rob1(TreeNode root) {
        Map<TreeNode, Integer> memo = new HashMap<>();
        return robAction(root, memo);
    }

    int robAction(TreeNode root, Map<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 += robAction(root.left.left, memo) + robAction(root.left.right, memo);
        }
        if (root.right != null) {
            money += robAction(root.right.left, memo) + robAction(root.right.right, memo);
        }
        int res = Math.max(money, robAction(root.left, memo) + robAction(root.right, memo));
        memo.put(root, res);
        return res;
    }

    // 3.状态标记递归
    // 执行用时：0 ms , 在所有 Java 提交中击败了 100% 的用户
    // 不偷：Max(左孩子不偷，左孩子偷) + Max(右孩子不偷，右孩子偷)
    // root[0] = Math.max(rob(root.left)[0], rob(root.left)[1]) +
    // Math.max(rob(root.right)[0], rob(root.right)[1])
    // 偷：左孩子不偷+ 右孩子不偷 + 当前节点偷
    // root[1] = rob(root.left)[0] + rob(root.right)[0] + root.val;
    public int rob3(TreeNode root) {
        int[] res = robAction1(root);
        return Math.max(res[0], res[1]);
    }

    int[] robAction1(TreeNode root) {
        int res[] = new int[2];
        if (root == null)
            return res;

        int[] left = robAction1(root.left);
        int[] right = robAction1(root.right);

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

### Python > 暴力递归

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def rob(self, root: TreeNode) -> int:
        if root is None:
            return 0
        if root.left is None and root.right  is None:
            return root.val
        # 偷父节点
        val1 = root.val
        if root.left:
            val1 += self.rob(root.left.left) + self.rob(root.left.right)
        if root.right:
            val1 += self.rob(root.right.left) + self.rob(root.right.right)
        # 不偷父节点
        val2 = self.rob(root.left) + self.rob(root.right)
        return max(val1, val2)

> 记忆化递归

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    memory = {}
    def rob(self, root: TreeNode) -> int:
        if root is None:
            return 0
        if root.left is None and root.right  is None:
            return root.val
        if self.memory.get(root) is not None:
            return self.memory[root]
        # 偷父节点
        val1 = root.val
        if root.left:
            val1 += self.rob(root.left.left) + self.rob(root.left.right)
        if root.right:
            val1 += self.rob(root.right.left) + self.rob(root.right.right)
        # 不偷父节点
        val2 = self.rob(root.left) + self.rob(root.right)
        self.memory[root] = max(val1, val2)
        return max(val1, val2)

> 动态规划

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def rob(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        # dp数组（dp table）以及下标的含义：
        # 1. 下标为 0 记录 **不偷该节点** 所得到的的最大金钱
        # 2. 下标为 1 记录 **偷该节点** 所得到的的最大金钱
        dp = self.traversal(root)
        return max(dp)

    # 要用后序遍历, 因为要通过递归函数的返回值来做下一步计算
    def traversal(self, node):

        # 递归终止条件，就是遇到了空节点，那肯定是不偷的
        if not node:
            return (0, 0)

        left = self.traversal(node.left)
        right = self.traversal(node.right)

        # 不偷当前节点, 偷子节点
        val_0 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1])

        # 偷当前节点, 不偷子节点
        val_1 = node.val + left[0] + right[0]

        return (val_0, val_1)

### Go 动态规划

func rob(root *TreeNode) int {
    res := robTree(root)
    return max(res[0], res[1])
}

func max(a, b int) int {
    if a > b {
        return a
    }
    return b
}

func robTree(cur *TreeNode) []int {
    if cur == nil {
        return []int{0, 0}
    }
    // 后序遍历
    left := robTree(cur.Left)
    right := robTree(cur.Right)

    // 考虑去偷当前的屋子
    robCur := cur.Val + left[0] + right[0]
    // 考虑不去偷当前的屋子
    notRobCur := max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1])

    // 注意顺序：0:不偷，1:去偷
    return []int{notRobCur, robCur}
}

### JavaScript > 动态规划

const rob = root => {
    // 后序遍历函数
    const postOrder = node => {
        // 递归出口
        if (!node) return [0, 0];
        // 遍历左子树
        const left = postOrder(node.left);
        // 遍历右子树
        const right = postOrder(node.right);
        // 不偷当前节点，左右子节点都可以偷或不偷，取最大值
        const DoNot = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);
        // 偷当前节点，左右子节点只能不偷
        const Do = node.val + left[0] + right[0];
        // [不偷，偷]
        return [DoNot, Do];
    };
    const res = postOrder(root);
    // 返回最大值
    return Math.max(...res);
};

### TypeScript > 记忆化后序遍历

const memory: Map<TreeNode, number> = new Map();
function rob(root: TreeNode | null): number {
    if (root === null) return 0;
    if (memory.has(root)) return memory.get(root);
    // 不取当前节点
    const res1: number = rob(root.left) + rob(root.right);
    // 取当前节点
    let res2: number = root.val;
    if (root.left !== null) res2 += rob(root.left.left) + rob(root.left.right);
    if (root.right !== null) res2 += rob(root.right.left) + rob(root.right.right);
    const res: number = Math.max(res1, res2);
    memory.set(root, res);
    return res;
};

> 状态标记化后序遍历

function rob(root: TreeNode | null): number {
    return Math.max(...robNode(root));
};
// [0]-不偷当前节点能获得的最大金额; [1]-偷~~
type MaxValueArr = [number, number];
function robNode(node: TreeNode | null): MaxValueArr {
    if (node === null) return [0, 0];
    const leftArr: MaxValueArr = robNode(node.left);
    const rightArr: MaxValueArr = robNode(node.right);
    // 不偷
    const val1: number = Math.max(leftArr[0], leftArr[1]) +
        Math.max(rightArr[0], rightArr[1]);
    // 偷
    const val2: number = leftArr[0] + rightArr[0] + node.val;
    return [val1, val2];
}

### Rust 动态规划：

use std::cell::RefCell;
use std::rc::Rc;
impl Solution {
    pub fn rob(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> i32 {
        let (v1, v2) = Self::rob_tree(&root);
        v1.max(v2)
    }
    pub fn rob_tree(cur: &Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> (i32, i32) {
        match cur {
            None => (0, 0),
            Some(node) => {
                let left = Self::rob_tree(&node.borrow_mut().left);
                let right = Self::rob_tree(&node.borrow_mut().right);
                (
                    left.0.max(left.1) + right.0.max(right.1), // 偷左右节点
                    node.borrow().val + left.0 + right.0,      // 偷父节点
                )
            }
        }
    }
}