☆打卡算法☆LeetCode 213. 打家劫舍 II 算法解析

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简介: ☆打卡算法☆LeetCode 213. 打家劫舍 II 算法解析

大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。

一、题目

1、算法题目

“给定一个代表每个房屋存放金额的整数数组,计算再不触发警报装置的情况下能够窃取的最高金额。”

2、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。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 。

二、解题

1、思路分析

这道题是198题打家劫舍的进阶版本,和198题不同的是这道题中的房屋是首尾相连的。

第一间房屋和最后一间房屋相邻,因此第一间房屋和最后一间房屋不能同一晚上偷窃。

这道题和198题相似,也可以使用动态规划来解决。

首先,定义动态规划的列表dp,dp[i]表示前i个房子在满足条件下的偷窃最高金额,此房间的简直为num。

因为不能抢相邻的房子,意味着抢n+1间就不能抢第n间,那么前n+1间能偷窃的最高金额dp[n+1]有两种情况,在这两种情况中去较大值:

  • 不抢第n+1房间,因此第n个房子的最高金额为dp[n+1]=dp[n]
  • 抢第n+1房间,不抢第n房间,因此最高金额为dp[n+1]=dp[n-1]+num

假设第n间被偷,那么此时dp[n+1]=dp[n]+num不可取,因为偷了第n间就不能偷第n+1间。

那么最终的转移方程就是:dp[n+1]=max(dp[n],dp[n-1]+num)。

返回dp列表最后一个元素值,就是所有房间最大偷窃价值。

2、代码实现

代码参考:

class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        int length = nums.length;
        if (length == 1) {
            return nums[0];
        } else if (length == 2) {
            return Math.max(nums[0], nums[1]);
        }
        return Math.max(robRange(nums, 0, length - 2), robRange(nums, 1, length - 1));
    }
    public int robRange(int[] nums, int start, int end) {
        int first = nums[start], second = Math.max(nums[start], nums[start + 1]);
        for (int i = start + 2; i <= end; i++) {
            int temp = second;
            second = Math.max(first + nums[i], second);
            first = temp;
        }
        return second;
    }
}

1702383613673.jpg

3、时间复杂度

时间复杂度:O(n)

其中n是数组的长度,需要对数组遍历两次。

空间复杂度:O(1)

只需要常数级的变量空间。

三、总结

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(198):

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)。

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