动态规划怎么学？
学习一个算法没有捷径，更何况是学习动态规划，
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1. 题目解析
题目链接：213. 打家劫舍 II - 力扣（Leetcode）
这道题目也不难理解，
他和打家劫舍第一个版本只有一个差别，就是他的首尾是相连的，
其他的条件都是一致的。
那我们其实可以分析一下，我们能把这道题目转换成打家劫舍第一个版本吗？
如果我们偷0位置，那1位置就不能偷，那我们的2~n-2位置，就能为所欲为
如果我们不偷0位置，那我们1~n-1的位置就能为所欲为（转换成打家劫舍I）
所以最后返回的值就是这两种情况的最大值。
2. 算法原理
1. 状态表示
f [ i ] 表示偷到 i 位置时，偷 nums[ i ]，此时的最大金额
g [ i ] 表示偷到 i 位置时，不偷 nums[ i ]，此时的最大金额
2. 状态转移方程
根据我们的状态表示，我们可以得出：
f [ i ] = g [ i - 1 ] + nums[ i ]
g [ i ] = max( f [ i - 1 ]，g [ i - 1 ] )
3. 初始化
f [ 0 ] = num[ 0 ]， g [ 0 ] = 0
4. 填表顺序
从左往右
5. 返回值
max( f [ n - 1 ]，g [ n - 1 ] )
3. 代码编写
class Solution { public: int rob(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); return max(nums[0] + rob1(nums, 2, n - 2) , rob1(nums, 1, n - 1)); } private: int rob1(const vector<int>& nums, int start, int n) { if(start > n) return 0; int size = nums.size(); vector<int> f(size); auto g = f; f[start] = nums[start]; for(int i = start + 1; i <= n; i++) { f[i] = g[i - 1] + nums[i]; g[i] = max(f[i - 1], g[i - 1]); } return max(f[n], g[n]); } };
写在最后：
以上就是本篇文章的内容了，感谢你的阅读。
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