leetcode力扣 213. 打家劫舍 II
计划偷窃沿街的房屋是小偷的计划。在这个地方,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。但是,相邻的房屋都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。
为了计算在不触动警报装置的情况下,今晚能够偷窃到的最高金额,我们给定了一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组。
示例:
- 输入:nums = [2,3,2]
- 输出:3
- 解释:小偷不能先偷窃第1号房屋(金额 = 2),然后偷窃第3号房屋(金额 = 2),因为他们是相邻的。
- 输入:nums = [1,2,3,1]
- 输出:4
- 解释:小偷可以先偷窃第1号房屋(金额 = 1),然后偷窃第3号房屋(金额 = 3)。
偷窃到的最高金额为1 + 3 = 4。
- 输入:nums = [1,2,3]
- 输出:3
提示:
- 1 <= nums.length <= 100
- 0 <= nums[i] <= 1000
题解:
状态表示:
f[i]
-
集合: 只考虑前 i 个房屋(包含 i (0, i]), 偷盗房屋的所有方案
-
属性: 最大值
状态计算:
- 不选第 i 个房屋, -----> 状态转移方程1: f[i] = f[i - 1];
- 选第 i 个房屋, -------> 状态转移方程2: f[i] = f[i - 2] + nums[i]; (不选第 i - 1个房子 的最大值 加上 第i个房子的价值 )
两式取max
因为房屋是围成圈的, 所以分为两种情况, "选第1个房屋, 不选最后一个屋子" 和 "不选第一个房屋, 选最后一个屋子", 两种情况都按照上面状态计算一下, 然后取max就是答案
好理解, 废空间的ac代码👇
class Solution {
public:
int rob(vector<int>& nums) {
if (nums.size() == 0) return 0;
if (nums.size() == 1) return nums[0];
vector<int> f;
f.resize(nums.size());
int res = 0;
// 选 第1, 不选 最后1
// 初始化
f[0] = nums[0];
f[1] = f[0]; // 选第一个的时候, 第2个一定是不选
for (int i = 2; i < nums.size(); i ++)
{
f[i] = f[i - 1]; // bu xuan i
if(i != nums.size() - 1) f[i] = max(f[i], f[i - 2] + nums[i]); // 加上if后面的判断是因为最后一个房屋一定是不选
}
res = max(res, f[f.size() - 1]);
for (int i = 0; i < f.size(); i ++) f[i] = 0; // 初始话 f
// 不选 1, 选 最后1
// 初始化
f[0] = 0;
f[1] = max(f[0], 0 + nums[1]);
for (int i = 2; i < nums.size(); i ++)
{
f[i] = f[i - 1]; // bu xuan i
f[i] = max(f[i], f[i - 2] + nums[i]);
}
res = max(res, f[f.size() - 1]);
return res;
}
};
从上面的代码中可以发现, 我们每次处理第i个f时, 都只用到了前两个f, 也就是 f[i - 2], f[i - 1], 所以我们可以只用两个变量记录下就行, 而不用开一个数组
优化时间和空间的ac代码👇
class Solution {
public:
int rob(vector<int>& nums) {
if (nums.size() == 0) return 0;
if (nums.size() == 1) return nums[0];
int res = 0;
// xuan 1
int first = nums[0], second = nums[0];
for (int i = 2; i < nums.size() - 1; i ++)
{
int tmp = second; // bu xuan i
second = max(second, first + nums[i]);
first = tmp;
}
res = max(res, second);
// buxuan 1
first = 0; second = nums[1];
for (int i = 2; i < nums.size(); i ++)
{
int tmp = second; // bu xuan i
second = max(second, first + nums[i]);
first = tmp;
}
res = max(res, second);
return res;
}
};
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