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匈牙利算法 二分图匹配 求二分图的最大匹配数和最小点覆盖数

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[https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/solution/dong-tai-gui-hua-jie-ti-si-bu-zou-xiang-jie-cjavap/](https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/solution/dong-tai-gui-hua-jie-ti-si-bu-zou-xiang-jie-cjavap/)

作者：nettee

链接：https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/solution/dong-tai-gui-hua-jie-ti-si-bu-zou-xiang-jie-cjavap/

来源：力扣（LeetCode）

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

动态规划的的四个解题步骤是：

1 定义子问题

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2 写出子问题的递推关系

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00958.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00959.png)


3 确定 DP 数组的计算顺序

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00960.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00961.png)

```python
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
    if len(nums) == 0:
        return 0
    # 子问题：
    # f(k) = 偷 [0..k) 房间中的最大金额
    # f(0) = 0
    # f(1) = nums[0]
    # f(k) = max{ rob(k-1), nums[k-1] + rob(k-2) }
    N = len(nums)
    dp = [0] * (N+1)
    dp[0] = 0
    dp[1] = nums[0]
    for k in range(2, N+1):
        dp[k] = max(dp[k-1], nums[k-1] + dp[k-2])
    return dp[N]
作者：nettee
链接：https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/solution/dong-tai-gui-hua-jie-ti-si-bu-zou-xiang-jie-cjavap/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
```

4 空间优化（可选）

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00962.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00963.gif)



```python
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
    prev = 0
    curr = 0
    # 每次循环，计算“偷到当前房子为止的最大金额”
    for i in nums:
        # 循环开始时，curr 表示 dp[k-1]，prev 表示 dp[k-2]
        # dp[k] = max{ dp[k-1], dp[k-2] + i }
        prev, curr = curr, max(curr, prev + i)
        # 循环结束时，curr 表示 dp[k]，prev 表示 dp[k-1]
    return curr
作者：nettee
链接：https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/solution/dong-tai-gui-hua-jie-ti-si-bu-zou-xiang-jie-cjavap/
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著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
```

198. 打家劫舍 【动态规划】 好文分享

先序遍历和后序遍历为什么不能唯一地确定一棵树？：





[https://blog.csdn.net/GYQJN/article/details/52709912](https://blog.csdn.net/GYQJN/article/details/52709912)

只有每个节点度为2或者0的时候前序和后序才能唯一确定一颗二叉树，只有一个子节点是无法确定的，因为你无法判断他是左子树还是右子树。

105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树

[https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/](https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/)

106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树

[https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/](https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/)

108. 根据前序和后序遍历构造二叉树

[https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-postorder-traversal/](https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-postorder-traversal/)



从来都是用来当填空题的。现在要求写程序。

比如：
```c
     A
  B     C
F      D  E
```

a=['A','B','F','C','D','E']   #前序样子

b=['F','B','A','D','C','E']   #中序样子

c=['F','B','D','E','C','A']  #后序样子

规律：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00964.png)

要点：树的前序遍历第一个是根节点。长度关系。子数递归满足此条件。


```python
from typing import List
class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None
class Solution:
    def buildTreeFromPreorderInorder(self, preorder: List[str], inorder: List[str]) -> TreeNode:
        n = len(preorder)
        # 构造哈希映射，帮助我们快速定位根节点
        index = {element: i for i, element in enumerate(inorder)}
        def helper(preorder_left: int, preorder_right: int, inorder_left: int, inorder_right: int):
            if preorder_left > preorder_right:
                return None
            # 前序遍历中的第一个节点就是根节点
            preorder_root = preorder_left
            # 在中序遍历中定位根节点
            inorder_root = index[preorder[preorder_root]]
            # 先把根节点建立出来
            root = TreeNode(preorder[preorder_root])
            # 得到左子树中的节点数目
            size_left_subtree = inorder_root - inorder_left
            # 递归地构造左子树，并连接到根节点
            # 先序遍历中「从 左边界+1 开始的 size_left_subtree」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素
            root.left = helper(preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1)
            # 递归地构造右子树，并连接到根节点
            # 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素
            root.right = helper(preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right)
            return root
        return helper(0, n - 1, 0, n - 1)
    def buildTreeFromInorderPostorder(self, inorder , postorder):
        temp=postorder[:]
        def helper(in_left, in_right):
            # 如果这里没有节点构造二叉树了，就结束
            if in_left > in_right:
                return None
            # 选择 post_idx 位置的元素作为当前子树根节点
            val = temp.pop()
            root = TreeNode(val)
            # 根据 root 所在位置分成左右两棵子树
            index = idx_map[val]
            # 构造右子树
            root.right = helper(index + 1, in_right)
            # 构造左子树
            root.left = helper(in_left, index - 1)
            return root
        # 建立（元素，下标）键值对的哈希表
        idx_map = {val: idx for idx, val in enumerate(inorder)}
        return helper(0, len(inorder) - 1)
    def constructFromPreorderPostorder(self, pre, post):
        if not pre:
            return None
        node = TreeNode(pre[0])
        if len(pre) == 1:
            return node
        i = post.index(pre[1])
        node.left = self.constructFromPreorderPostorder(pre[1:i + 2], post[:i + 1])
        node.right = self.constructFromPreorderPostorder(pre[i + 2:], post[i + 1:-1])
        return node
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[str]:
        def preorder(root: TreeNode):
            if not root:
                return
            res.append(root.val)
            preorder(root.left)
            preorder(root.right)
        res = list()
        preorder(root)
        return res
    def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[str]:
        def preorder(root: TreeNode):
            if not root:
                return
            preorder(root.left)
            res.append(root.val)
            preorder(root.right)
        res = list()
        preorder(root)
        return res
    def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        def postorder(root: TreeNode):
            if not root:
                return
            postorder(root.left)
            postorder(root.right)
            res.append(root.val)
        res = list()
        postorder(root)
        return res
a = ['A', 'B', 'F', 'C', 'D', 'E']  #前序样子
b = ['F', 'B', 'A', 'D', 'C', 'E']  #中序样子
c = ['F', 'B', 'D', 'E', 'C', 'A']  #后序样子
onexianxu=Solution().buildTreeFromInorderPostorder(b,c)
print('先序',Solution().preorderTraversal(onexianxu))
onezhong=Solution().constructFromPreorderPostorder(a, c)
print('中序',Solution().inorderTraversal(onezhong))
onehouxu=Solution().buildTreeFromPreorderInorder(a,b)
print('后序',Solution().postorderTraversal(onehouxu))
```

python 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树 108. 根据前序和后序遍历构造二叉树

开始自己写了一个全排列，不优雅。





python有全排列的系统库：

> from itertools import permutations

题目描述

> 计算24点是一种扑克牌益智游戏，随机抽出4张扑克牌，通过加(+)，减(-)，乘(*),

> 除(/)四种运算法则计算得到整数24，本问题中，扑克牌通过如下字符或者字符串表示，其中，小写joker表示小王，大写JOKER表示大王： 

> 

>                    3 4 5 6 7 8 9 10 J Q K A 2 joker JOKER

> 

> 本程序要求实现：输入4张牌，输出一个算式，算式的结果为24点。 

> 

> 详细说明： 

> 

> 1.运算只考虑加减乘除运算，没有阶乘等特殊运算符号，友情提醒，整数除法要当心； 

> 2.牌面2~10对应的权值为2~10, J、Q、K、A权值分别为为11、12、13、1； 

> 3.输入4张牌为字符串形式，以一个空格隔开，首尾无空格；如果输入的4张牌中包含大小王，则输出字符串“ERROR”，表示无法运算； 

> 4.输出的算式格式为4张牌通过+-*/四个运算符相连，中间无空格，4张牌出现顺序任意，只要结果正确； 

> 5.输出算式的运算顺序从左至右，不包含括号，如1+2+3*4的结果为24

> 6.如果存在多种算式都能计算得出24，只需输出一种即可，如果无法得出24，则输出“NONE”表示无解。


python

```python
# 思路：对所有数字全排列，计算每种排列能否凑成24（题目默认按照先后顺序计算，即（(a+b)+c))+d模式。
# 如果joker 或 JOKER 在输入序列中，返回ERROR
# 当有一个满足的解时，返回；遍历完所有排列，如果没有满足的解，返回NONE
from itertools import permutations
while True:
    try:
        def check(exp):  # 为了排除中间/0的情况，并且若等式值为24，返回True
            try:
                return int(eval(exp) == 24)
            except:
                return False
        def game24(pokers):
            dic = {'A': '1', '2': '2', '3': '3', '4': '4', '5': '5', '6': '6', '7': '7', '8': '8', '9': '9', '10': '10',
                   'J': '11', 'Q': '12', 'K': '13'}
            ops = r'+-*/'
            exp = '((%s %s %s) %s %s )%s %s'  ## 这道题默认括号是这么加的
            for a in permutations(pokers):  ## nums 的全排列
                for op1 in ops:
                    for op2 in ops:
                        for op3 in ops:
                            if check(exp % (dic[a[0]], op1, dic[a[1]], op2, dic[a[2]], op3, dic[a[3]])):
                                result = a[0] + op1 + a[1] + op2 + a[2] + op3 + a[3]  ## 这题只需要求出一个满足要求的等式即可
                                return result
            return 'NONE'
        pokers = input().split(' ')
        if 'joker' in pokers or 'JOKER' in pokers:
            print('ERROR')
        else:
            print(game24(pokers))
    except:
        break
```

24点游戏的暴力美学

[https://blog.csdn.net/darkrabbit/article/details/89409548](https://blog.csdn.net/darkrabbit/article/details/89409548)






（1） 出栈序列共有多少种可能？

（2） 求出所有出栈（入栈）序列。

（3） 给出一个出栈序列，问栈的容量最少需要多少？

（4） 给出一个（或多个）出栈序列，问此序列是不是（哪一个序列不是）原序列混洗得到的？


![在这里插入图片描述](/static/img/images/00970.png)

python

题目描述

给定一个正整数N代表火车数量，0<N<10，接下来输入火车入站的序列，一共N辆火车，每辆火车以数字1-9编号，火车站只有一个方向进出，同时停靠在火车站的列车中，只有后进站的出站了，先进站的才能出站。

要求输出所有火车出站的方案，以字典序排序输出。
```python
while True:
    try:
        n = int(input())
        trains = [  str(1+i)  for i in range(n)]
        res = []
        def rec_trains(cur_idx, in_trains, out_trains):
            # 如果原始火车列表的最后一个元素已经进站，此时只能出站，将入站列表中的火车倒序加入出站火车中
            if trains[-1] in in_trains:
                res.append(' '.join(out_trains + in_trains[::-1]))
                return
            # 如果进站列表为空，此时只能进站，进站列表加上当前火车，出站列表不变
            elif in_trains == []:
                rec_trains(cur_idx + 1, in_trains + [trains[cur_idx]], out_trains)
            # 否则，就既有可能进站也有可能出站
            else:
                # 出站，当前火车索引不变，进站火车列表减去最后一个元素，出站列表加上进站列表刚刚出站的火车
                rec_trains(cur_idx, in_trains[:-1], out_trains + [in_trains[-1]])
                # 进站，当前火车索引加1，进站列表加上当前火车，出站列表不变
                rec_trains(cur_idx + 1, in_trains + [trains[cur_idx]], out_trains)
        rec_trains(0, [], [])
        res.sort()
        print(len(res))
    except:
        break
```

数据结构 栈混洗 个数 Stack Shuffling 卡特兰数

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。