Leetcode.213 打家劫舍 II

题目链接

Leetcode.213 打家劫舍 II mid

题目描述

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。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ,这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时,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 ,今晚能够偷窃到的最高金额。

解法:动态规划

我们定义 f ( i , j ) f(i,j) f(i,j) 表示 小偷能从区间 [ i , j ] [i,j] [i,j] 偷窃的最高金额。

对于第一个房间 n u m s [ 0 ] nums[0] nums[0]:

  • 偷窃第一个房间 n u m s [ 0 ] nums[0] nums[0],那么就不能偷 n u m s [ 1 ] nums[1] nums[1] 和 n u m s [ n − 1 ] nums[n - 1] nums[n−1]。所以在偷第一个房间 n u m s [ 0 ] nums[0] nums[0] 的情况下,最多能偷 n u m s [ 0 ] + f ( 2 , n − 2 ) nums[0] + f(2,n - 2) nums[0]+f(2,n−2);
  • 不偷第一个房间 n u m s [ 0 ] nums[0] nums[0],那么最多能偷 f ( 1 , n − 1 ) f(1,n-1) f(1,n−1);

我们定义 f 0 f0 f0 为 不偷第 i i i 个房间能够偷窃的最高金额; f 1 f1 f1 为 偷第 i i i 个房间能够偷窃的最高金额。

此时,小偷对第 i + 1 i + 1 i+1 个房间做出选择,偷还是不偷:

  • f 0 ′ = f 1 f0' = f1 f0′=f1;
  • n e w _ f = m a x ( f 1 , f 0 + n u m s [ i + 1 ] ) new\_f = max(f1 , f0 + nums[i+1]) new_f=max(f1,f0+nums[i+1]);
  • f 1 ′ = n e w _ f f1' = new\_f f1′=new_f;

时间复杂度:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int rob(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();

        auto fun = [&](int l,int r)->int{
            int f0 = 0 , f1 = 0;
            for(int i = l;i <= r;i++){
                int new_f = max(f1,f0 + nums[i]);
                f0 = f1;
                f1 = new_f;
            }
            return f1;
        };

        return max(nums[0] + fun(2,n - 2) , fun(1,n - 1));

    }
};
相关推荐
阿Y加油吧2 小时前
两道经典动态规划题:乘积最大子数组 & 分割等和子集 复盘笔记
笔记·算法·动态规划
玛卡巴卡ldf5 小时前
【LeetCode 手撕算法】(多维动态规划)不同路径、最小路径和、最长回文子串、最长公共子序列、编辑距离
java·数据结构·算法·leetcode·动态规划·力扣
故事和你917 小时前
洛谷-【图论2-2】最短路3
开发语言·数据结构·c++·算法·动态规划·图论
闻缺陷则喜何志丹10 小时前
【C++动态规划】B3734 [信息与未来 2017] 加强版密码锁|普及+
c++·算法·动态规划·洛谷
像素猎人1 天前
蓝桥杯OJ505数字三角形【与简单数字三角形不一样】【2020年省赛真题】【动态规划】
蓝桥杯·动态规划
故事和你911 天前
洛谷-【图论2-2】最短路1
开发语言·数据结构·c++·算法·动态规划·图论
workflower1 天前
人工智能全球治理
大数据·人工智能·设计模式·机器人·动态规划
workflower1 天前
AI灵活高效的智慧用能核心场景
大数据·人工智能·设计模式·机器人·动态规划
-To be number.wan1 天前
算法日记 | 动态规划(初级)
算法·动态规划
晨曦中的暮雨1 天前
动态规划专题Day1——打家劫舍系列
算法·动态规划