392-打劫房屋

假设你是一个专业的窃贼,准备沿着一条街打劫房屋。每个房子都存放着特定金额的钱。你面临的唯一约束条件是:相邻的房子装着相互联系的防盗系统,且 当相邻的两个房子同一天被打劫时,该系统会自动报警。

给定一个非负整数列表,表示每个房子中存放的钱, 算一算,如果今晚去打劫,你最多可以得到多少钱 在不触动报警装置的情况下。

样例

给定 [3, 8, 4], 返回 8.

挑战

O(n) 时间复杂度 且 O(1) 存储。

标签

爱彼迎 动态规划 领英

方法一(O(n) 时间复杂度 且 O(n) 存储)

使用动态规划,用一维数组 dp[i] 存储打劫第 i 所房屋时,最大收入。于是 dp[i] 的值仅仅和 dp[i -1]和 dp[i - 2] 有关,动态转移方程为

dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + A[i])

code

class Solution {
public:
/*
* @param : An array of non-negative integers
* @return: The maximum amount of money you can rob tonight
*/
long long houseRobber(vector<int> A) {
// write your code here
int size = A.size();
if (size <= 0) {
return 0;
}
if (size == 1) {
return A[0];
}
vector<long long> dp(size, 0);
dp[0] = A[0];
dp[1] = max(A[0], A[1]);
for (int i = 2; i < size; i++) {
dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + A[i]);
}
return dp[size - 1];
}
};

方法二(O(n) 时间复杂度 且 O(1) 存储)

优化 dp 数组,可以发现在计算 dp[i] 时,i - 2之前的元素完全用不上,所以可以用 3 个变量 dp_i 、dp_i_1 、dp_i_2 代替 dp[i] 、dp[i-1] 、dp[i-2]

code

class Solution {
public:
/*
* @param : An array of non-negative integers
* @return: The maximum amount of money you can rob tonight
*/
long long houseRobber(vector<int> A) {
// write your code here
int size = A.size();
if (size <= 0) {
return 0;
}
if (size == 1) {
return A[0];
}
long long dp_i_1 = 0, dp_i_2 = 0, dp_i = 0;
dp_i_2 = A[0];
dp_i_1 = max(A[0], A[1]);
for (int i = 2; i < size; i++) {
dp_i = max(dp_i_1, dp_i_2 + A[i]);
dp_i_2 = dp_i_1;
dp_i_1 = dp_i;
}
return dp_i;
}
};

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