(力扣---动态规划)打家劫舍

(力扣—动态规划)打家劫舍

说明

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 。

思想

遇到这样一维数组的题自然想到算出每一房屋的最大值然后返回最后一个屋子的值就ok了
但是没必要开空间存储每个房屋的最大值，因为只需要最后一个房屋的最大值
dp方程是：dp[i] = max(dp[i - 2] + value[i], value[i - 1])

python code

class Solution:
    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
        l1 = l2 = 0
        for i in range(len(nums)):
            l1, l2 = l2, max(l1 + nums[i], l2)
        return l2

c++ code

class Solution {
public:
    int rob(vector<int>& nums) {
        int last = 0;
        int now = 0;
        int temp;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            temp = now;
            now = max(last + nums[i], now);
            last = temp;
        }
        return now;
    }
};

最后

以上就是无心帆布鞋为你收集整理的(力扣---动态规划)打家劫舍的全部内容，希望文章能够帮你解决(力扣---动态规划)打家劫舍所遇到的程序开发问题。

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