题解 | #打家劫舍(一)#
打家劫舍(一)
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题目主要信息:
- 给定一个数组,其中代表每家拥有的钱数
- 小偷每次不能偷取数组中相邻位置的钱,只要不相邻的钱都可以偷
- 求最多能偷到钱数
举一反三:
学习完本题的思路你可以解决如下题目:
方法:动态规划(推荐使用)
知识点:动态规划
动态规划算法的基本思想是:将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解;对于重复出现的子问题,只在第一次遇到的时候对它进行求解,并把答案保存起来,让以后再次遇到时直接引用答案,不必重新求解。动态规划算法将问题的解决方案视为一系列决策的结果
思路:
或许有人认为利用贪心思想,偷取最多人家的钱就可以了,要么偶数家要么奇数家全部的钱,但是有时候会为了偷取更多的钱,或许可能会连续放弃两家不偷,因此这种方案行不通,我们依旧考虑动态规划。
具体做法:
- step 1:用dp[i]表示长度为i的数组,最多能偷取到多少钱,只要每次转移状态逐渐累加就可以得到整个数组能偷取的钱。
- step 2:(初始状态) 如果数组长度为1,只有一家人,肯定是把这家人偷了,收益最大,因此。
- step 3:(状态转移) 每次对于一个人家,我们选择偷他或者不偷他,如果我们选择偷那么前一家必定不能偷,因此累加的上上级的最多收益,同理如果选择不偷他,那我们最多可以累加上一级的收益。因此转移方程为。这里的i在dp中为数组长度,在nums中为下标。
图示:
Java实现代码:
import java.util.*;
public class Solution {
public int rob (int[] nums) {
//dp[i]表示长度为i的数组,最多能偷取多少钱
int[] dp = new int[nums.length + 1];
//长度为1只能偷第一家
dp[1] = nums[0];
for(int i = 2; i <= nums.length; i++)
//对于每家可以选择偷或者不偷
dp[i] = Math.max(dp[i - 1], nums[i - 1] + dp[i - 2]);
return dp[nums.length];
}
}
C++实现代码:
class Solution {
public:
int rob(vector<int>& nums) {
//dp[i]表示长度为i的数组,最多能偷取多少钱
vector<int> dp(nums.size() + 1, 0);
//长度为1只能偷第一家
dp[1] = nums[0];
for(int i = 2; i <= nums.size(); i++)
//对于每家可以选择偷或者不偷
dp[i] = max(dp[i - 1], nums[i - 1] + dp[i - 2]);
return dp[nums.size()];
}
};
Python代码实现:
class Solution:
def rob(self , nums: List[int]) -> int:
#dp[i]表示长度为i的数组,最多能偷取多少钱
dp = [0 for i in range(len(nums) + 1)]
#长度为1只能偷第一家
dp[1] = nums[0]
for i in range(2, len(nums) + 1):
#对于每家可以选择偷或者不偷
dp[i] = max(dp[i - 1], nums[i - 1] + dp[i - 2])
return dp[len(nums)]
复杂度分析:
- 时间复杂度:,其中为数组长度,遍历一次数组
- 空间复杂度:,动态规划辅助数组的空间