Leetcode题目198.打家劫舍(动态规划-简单)
时间:2019-11-18
本文章向大家介绍Leetcode题目198.打家劫舍(动态规划-简单),主要包括Leetcode题目198.打家劫舍(动态规划-简单)使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
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,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 。
思路分析:动态规划
动态规划方程:dp[n] = MAX( dp[n-1], dp[n-2] + num )
由于不可以在相邻的房屋闯入,所以在当前位置 n 房屋可盗窃的最大值,要么就是 n-1 房屋可盗窃的最大值,要么就是 n-2 房屋可盗窃的最大值加上当前房屋的值,二者之间取最大值
举例来说:比如输入为[3,4,2]
1 号房间可盗窃最大值为 3 即为 dp[1]=3,2 号房间可盗窃最大值为 4 即为 dp[2]=4,3 号房间自身的值为 2即为 num=2,那么 dp[3] = MAX( dp[2], dp[1] + num ) = MAX(4, 3+2) = 5,3 号房间可盗窃最大值为 5
class Solution { public static int rob(int[] nums) { int len = nums.length; if (len == 0) { return 0; } int[] dp = new int[len + 1]; dp[0] = 0; dp[1] = nums[0]; for (int i = 2; i <= len; i++) { dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i-1]); } return dp[len]; } }
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
原文地址:https://www.cnblogs.com/ysw-go/p/11882550.html
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