LeetCode213 打家劫舍 II 动态规划法

news/2024/4/26 16:22:33/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_42747210/article/details/130350683

题目地址 https://leetcode.cn/problems/house-robber-ii/

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。

示例 1:

输入:nums = [2,3,2]
输出:3
解释:你不能先偷窃 1 号房屋(金额 = 2),然后偷窃 3 号房屋(金额 = 2), 因为他们是相邻的。

示例 2:

输入:nums = [1,2,3,1]
输出:4
解释:你可以先偷窃 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 3:

输入:nums = [1,2,3]
输出:3

提示:

1 <= nums.length <= 100
0 <= nums[i] <= 1000

总体思路:
此题是 198. 打家劫舍 的拓展版: 唯一的区别是此题中的房间是 环状排列 的(即首尾相接),而 198 题中的房间是 单排排列 的;而这也是此题的难点。

环状排列 意味着第一个房子和最后一个房子中 只能选择一个偷窃,因此可以把此 环状排列房间 问题约化为两个 单排排列房间 子问题。

在第一个房间的,偷还是不偷,会衍生两条路径:

  • 在不偷窃第一个房子的情况下(即 nums[1:]),最大金额是 p1;

  • 在不偷窃最后一个房子的情况下(即 nums[:n-1],最大金额是 p2;

综合偷窃最大金额: 为以上两种情况的较大值,即 max(p1,p2) 。

典型的动态规划:

  1. 状态定义
    设动态规划列表 dp[i] 代表前 i 个房子在满足条件下的能偷窃到的最高金额。

  2. 转移方程:
    dp[i]=max(dp[i-1], dp[i-2]+num[i])

即如果不偷第 i 个房间,金额等于前一个步骤的金额 dp[i-1];

如果偷第 i 个房间,意味着跳过了 第 i -1个房间,金额等于前两个步骤的金额 dp[i-2] 加上第 i 个房间;

取两种情况的较大值即可。

  1. 初始状态

定义两个数组,dp1 代表偷第一个房间,dp2 代表不偷窃最后一个房子。
前 0 间房子的最大偷窃价值为 dp1[0]=nums[0] ,,不能偷窃相邻房间因此 dp1[1] = dp1[0]

不偷窃最后一个房间,那么允许偷第2间,因此 dp2[0] = nums[1]

  1. 返回值
    dp1[n-2] 和 dp2[n-1] 的较大值

代码如下

class Solution {public int rob(int[] nums) {int n = nums.length;if (n == 1) return nums[0];int[] dp1 = new int[nums.length];int[] dp2 = new int[nums.length];dp1[0] = nums[0];dp1[1] = dp1[0]; // steal 1stdp2[0] = 0;dp2[1] = nums[1]; // steal 2edfor (int i = 2; i < n;i++) {dp1[i] = Math.max(dp1[i-2]+nums[i], dp1[i-1]);dp2[i] = Math.max(dp2[i-2]+nums[i], dp2[i-1]);}return Math.max(dp1[n-2],dp2[n-1]);}
}

复杂度分析

时间复杂度:O(n),其中 n 是数组长度。需要对数组遍历两次,计算可以偷窃到的最高总金额。

空间复杂度:O(1)。

在这里插入图片描述

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