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Leetcode题解之动态规划(4)打家劫舍

热度:37   发布时间:2023-09-22 11:58:26.0

题目:https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/top-interview-questions-easy/23/dynamic-programming/57/

题目描述:

打家劫舍

你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警

给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你在不触动警报装置的情况下,能够偷窃到的最高金额。

示例 1:

输入: [1,2,3,1]
输出: 4
解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ,然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。

示例 2:

输入: [2,7,9,3,1]
输出: 12
解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9),接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。

思路: 动态规划。用dp[]表示每次到一个房子时能获得的最大金额。可以推出第一间房子是,dp[0]=num[0],第二间房子时,dp[1]=max(num[0],num[1]) 。之后都有动态规划方程:dp[i] = Math.max(sum[i-2]+a[i],sum[i-1])。

注意:这里dp[]记录的是到此位置所能获得的最大收益。也就是说在其他位置停止有可能获得更大的金额。所以需要比较在那个房子时的金额最大。

代码:

class Solution {public int rob(int[] nums) {int len = nums.length;if(len==0)return 0;if(len==1)return nums[0];int[] dp = new int[len];int sum=0;dp[0]=nums[0];dp[1]=Math.max(nums[0],nums[1]);for(int i=2;i<len;i++){dp[i]=Math.max(nums[i]+dp[i-2],dp[i-1]);}int k=0;for(int i=0;i<len;i++){if(dp[i]>dp[k]){dp[k]=dp[i];}}return dp[k];}
}