力扣:198. 打家劫舍(Python3)

题目:

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,计算你不触动警报装置的情况下,一夜之内能够偷窃到的最高金额。

来源:力扣(LeetCode)

链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

示例:

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 。

解法:

动态规划,首先在nums头加入3个0,动态规划过程原地更新nums。

接着从nums第3个元素起更新到结束。考虑偷当前家的钱,就不能偷前一家的钱,但是可以偷前二家、前三家的钱,因为每家的钱都大于等于0,所以相邻4家必偷2家。所以更新nums,设当前位置为index,numsindex = numsindex + max(numsindex - 2, numsindex - 3)。

代码:

python 复制代码
class Solution:
    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
        nums = [0, 0, 0] + nums
        for index in range(3, len(nums)):
            nums[index] = nums[index] + max(nums[index - 2], nums[index - 3])
        return max(nums[-2:])
相关推荐
岁月宁静8 小时前
DeepSeek Harness 实战与架构解析:让 Agent 从“会聊”到“能交付”
人工智能·python·agent
LiaoWL1238 小时前
NumPy 入门实战(二):向量化与余弦相似度——从 ndarray 到 Embedding
python·numpy·embedding
forest_098 小时前
多 Agent 协作第二课:交叉验证≠独立验证
人工智能·python·算法·机器学习·prompt·agi
纪念 2299 小时前
C++ 算法基础 (差分)
开发语言·c++·算法
databook12 小时前
时间序列数据,先拆规律还是先查异常
python·数据挖掘·数据分析
文丑颜不良啊12 小时前
LeetCode2761~2780题目解析
java·leetcode
师夷长技以自愈12 小时前
手搓 AI Agent 第 8 篇:从手写循环到画流程图——LangGraph 封装
人工智能·python
jyOverQ13 小时前
从零学 JVM(六):垃圾回收算法详解——标记清除、标记复制与标记整理
jvm·算法
aifannihao13 小时前
Rust 1.100 的 DropGuard:用 Python 实测失败回滚与吞异常
python·rust·异常处理·标准库·contextlib
严肃小白兔14 小时前
第 06/24 期:神经网络的反向传播算法:从链式法则到梯度计算
人工智能·神经网络·算法