Description
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。
Sample Input 1
nums = [2,3,2]
Sample Output 1
3
Sample Tips 1
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。
Sample Input 2
nums = [1,2,3,1]
Sample Output 2
4
Sample Tips 2
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 。
Sample Input 3
nums = [1,2,3]
Sample Output 3
3
Tips
1 <= nums.length <= 100
0 <= nums[i] <= 1000
算法思想:
这道题目和打家劫舍是差不多的,唯一区别就是成环了。
对于一个数组,成环的话主要有如下三种情况:
- 不包含首尾元素
- 包含首元素,不包含尾元素
- 包含尾元素,不包含首元素
例如情况三,虽然是考虑包含尾元素,但不一定要选尾部元素!对于情况三,取nums[1]和nums[3]就是最大的。
而情况二和情况三 都包含了情况一了,所以只考虑情况二和情况三就可以了。
分析到这里,本题其实比较简单了。 剩下的和打家劫舍就是一样的了。
动规五部曲分析如下:
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i]:考虑下标i(包括i)以内的房屋,最多可以偷窃的金额为dp[i]。
- 确定递推公式
决定dp[i]的因素就是第i房间偷还是不偷。
如果偷第i房间,那么dp[i] = dp[i - 2] + nums[i] ,即:第i-1房一定是不考虑的,找出 下标i-2(包括i-2)以内的房屋,最多可以偷窃的金额为dp[i-2] 加上第i房间偷到的钱。
如果不偷第i房间,那么dp[i] = dp[i - 1],即考 虑i-1房,(注意这里是考虑,并不是一定要偷i-1房,这是很多同学容易混淆的点)
然后dp[i]取最大值,即dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);
dp数组如何初始化
从递推公式dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);可以看出,递推公式的基础就是dp[0] 和 dp[1]
从dp[i]的定义上来讲,dp[0] 一定是 nums[0],dp[1]就是nums[0]和nums[1]的最大值即:dp[1] = max(nums[0], nums[1]);
vector<int> dp(nums.size()); dp[0] = nums[0]; dp[1] = max(nums[0], nums[1]);
确定遍历顺序
dp[i] 是根据dp[i - 2] 和 dp[i - 1] 推导出来的,那么一定是从前到后遍历!
for (int i = 2; i < nums.size(); i++) { dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]); }
推导dp数组
输入 [2,7,9,3,1]
dp数组状态图为:
i: 0 1 2 3 4 dp: 2 7 11 11 12
dp[nums.size() - 1]为结果。 (12)
综上分析完毕,代码如下:
// 注意注释中的情况二情况三,以及把198.打家劫舍的代码抽离出来了
class Solution {
public:
int rob(vector<int>& nums) {
if (nums.size() == 0) return 0;
if (nums.size() == 1) return nums[0];
int result1 = robRange(nums, 0, nums.size() - 2); // 情况二
int result2 = robRange(nums, 1, nums.size() - 1); // 情况三
return max(result1, result2);
}
// 198.打家劫舍的逻辑
int robRange(vector<int>& nums, int start, int end) {
if (end == start) return nums[start];
vector<int> dp(nums.size());
dp[start] = nums[start];
dp[start + 1] = max(nums[start], nums[start + 1]);
for (int i = start + 2; i <= end; i++) {
dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);
}
return dp[end];
}
};
Java代码代码如下:
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
if (nums == null || nums.length == 0)
return 0;
int len = nums.length;
if (len == 1)
return nums[0];
return Math.max(robAction(nums, 0, len - 1), robAction(nums, 1, len));
}
int robAction(int[] nums, int start, int end) {
int x = 0, y = 0, z = 0;
for (int i = start; i < end; i++) {
y = z;
z = Math.max(y, x + nums[i]);
x = y;
}
return z;
}
}