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【動態規劃】力扣198:打家劫舍

你是一個專業的小偷,計劃偷竊沿街的房屋。每間房內都藏有一定的現金,影響你偷竊的唯一制約因素就是相鄰的房屋裝有相互連通的防盜系統,如果兩間相鄰的房屋在同一晚上被小偷闖入,系統會自動報警。
給定一個代表每個房屋存放金額的非負整數陣列,計算你 不觸動警報裝置的情況下 ,一夜之內能夠偷竊到的最高金額。
示例:

輸入:[2,7,9,3,1]
輸出:12
解釋:偷竊 1 號房屋 (金額 = 2), 偷竊 3 號房屋 (金額 = 9),接著偷竊 5 號房屋 (金額 = 1)。
  偷竊到的最高金額 = 2 + 9 + 1 = 12 。

輸入是一個一維陣列,表示每個房子的錢財數量;輸出是劫匪可以最多搶劫的錢財數量。

定義一個數組 dp,dp[i] 表示搶劫到第 i 個房子時,可以搶劫的最大數量。此時可以搶劫的最大數量有兩種可能,一種是我們選擇不搶劫這個房子,此時累計的金額即為 dp[i-1];另一種是我們選擇搶劫這個房子,那麼此前累計的最大金額只能是 dp[i-2],因為我們不能夠搶劫第 i-1 個房子,否則會觸發警報機關。因此本題的狀態轉移方程為 dp[i] = max(dp[i-1], nums[i-1] + dp[i-2])

class Solution:
    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        if nums == 0:
            return 0
        else:
            dp = [0] * (n + 1)
            dp[1] = nums[0]
            for i in range(2, n + 1):
                dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i - 1])
        return dp[n]

壓縮空間:

class Solution:
    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        if nums == 0: # 也可以寫為if not nums:
            return 0
        x, y, ans = 0, 0, 0
        for i in range(0, n): # 與力扣70不太一樣的是,這裡的i可以從0開始
            ans = max(x, y + nums[i])
            x, y = ans, x
        return ans