实验元数据 (Meta Data)

用于日后检索和归档,建立知识索引。

实验编号/标题:实验-leetcode-213-打家劫舍 2

日期:Feb 27, 2026

所属领域/标签:例如:#LeetCode #动态规划

🎯 实验前:假设与目标 (Plan)

不要在此处长篇大论,用一两句话厘清“为什么做这个”。

当前问题 (Problem):我现在遇到了什么阻碍?或者我想解决什么问题?

例:我的爬虫程序总是被网站识别并封锁。

实验目标 (Objective):做完这件事,我想达到什么具体效果?

例:成功抓取20页数据而不报错。

核心假设 (Hypothesis):(最关键的一步) 我认为怎么做能成功?

由于成环,导致不能同时偷第一间和最后一间。

将问题可以拆分为:偷第一间和不偷第一间,这样问题得到简化。

🧪 实验中:执行步骤与变量 (Do)

记录“我到底做了什么”。如果是代码,粘贴关键片段;如果是实物操作,记录参数。

准备工作/工具:

List tools or resources used.

控制变量 (Variable):

不变的量:(例:目标网址、抓取频率)

改变的量 (测试点):(例:User-Agent 字符串,IP代理池)

执行步骤 (Log):

Step 1 提供通用处理

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        
    }

    int robRange(int[] nums, int start, int end) {
        int pre2 = 0;
        int pre1 = 0;

        for (int i = start; i <= end; i++) {
            int cur = Math.max(pre1, pre2 + nums[i]);
            pre2 = pre1;
            pre1 = cur;
        }
        return pre1;
    }
}

Step 2 分两种情况,取最大值

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        int n = nums.length;

        // 边界情况
        if (n == 1) {
            return nums[0];
        }

        // 两种情况取最大值:
        // 1. 偷 [0...n-2]
        // 2. 偷 [1...n-1]
        return Math.max(robRange(nums, 0, n - 2), robRange(nums, 1, n - 1));
    }

    // 线性打家劫舍:在 nums[start...end] 区间内求最大收益
    private int robRange(int[] nums, int start, int end) {
        int pre2 = 0; // 相当于 dp[i - 2]
        int pre1 = 0; // 相当于 dp[i - 1]

        for (int i = start; i <= end; i++) {
            int cur = Math.max(pre1, pre2 + nums[i]);
            pre2 = pre1;
            pre1 = cur;
        }

        return pre1;
    }
}

👁️ 实验后:现象与数据 (Check)

客观记录发生了什么,不要带主观评价。

观察到的现象:

成功了吗?报错了吗?报错信息是什么?

产出物的样子(附截图/照片)。

关键数据:

耗时、准确率、转化率、温度、分数等。

例:前5页成功,第6页开始报错 403 Forbidden。

🧠 深度复盘:分析与结论 (Act)

这是学习发生的地方。将“经历”转化为“经验”。

结果对比:实际结果 vs. 预期假设。

符合预期 / 部分符合 / 完全相反

原因分析 (Why?):

为什么成功了?是运气还是方法对路?

为什么失败了?是假设错了,还是执行出问题了?

(可以使用“5个为什么”法进行深挖)

获得的知识点 (Key Learnings):

我学到了什么新概念?

纠正了什么旧认知?

下一步行动 (Next Actions):

✅ 验证通过,纳入标准流程。

🔄 验证失败,修改假设,开启下一次实验(EXP-002)。

❓ 产生新问题:[记录新问题]