动态规划 leetcode198-打家劫舍

1.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 。

2.解题过程

这道题的难度是简单,一开始考虑到第一步可以是nums[0]或者nums[1],而且每一步可以走2步或者3步,这样考虑所有的情况就有点复杂了,
换个角度考虑一下,每个时刻的最大值可以用两种来源,一种是来源于前一个时刻的最大值,另一种是来源于前两个时刻的最大值加上当前时刻的
最大值,两者取较大值,也就是状态转移方程是:dp[i] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1]),初始状态dp[0] = nums[0],dp[1] = max(nums[0], nums[1])

代码:

nums = [2,7,9,15,3,7,6]
class Solution:
    def rob(self, nums):
        numl = len(nums)
        if numl == 1:
            return numl[-1]   
        if numl == 0:  
            return 0
        dp = [0]*numl
        dp[0] = nums[0]
        dp[1] = max(nums[0], nums[1])
        for i in range(2, numl):
            dp[i] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])
        print(dp)
        return dp[-1]

s = Solution()
s.rob(nums)
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