LeeCode198 打家劫舍

最新推荐文章于 2025-03-31 15:50:05 发布

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分类专栏：算法入门到进阶

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这篇博客详细解析了LeetCode第198题——打家劫舍的问题，探讨了如何使用动态规划来求解这个问题，以找到抢劫房屋的最大价值。文章介绍了动态规划的状态转移方程，并给出了完整的Python代码实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

'''
1、子问题：
-只考虑两个房子
-考虑第三个房子
2、确定状态
-偷 与 不偷 当前金额是多少
4、确定边界/初始状态
-比较前两个房间金额，选最大
5、状态转移
'''
def rob(nums):
	if not nums:
		return 0
	size = len(nums)

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LeeCode213 打家劫舍2

Zsusan7的博客

08-29

212

思路如果打劫了第一家，则删去最后一家否则在最后加上第一家这样就形成了一个闭环 def rob(nums): size = len(nums) if size == 1: return nums[0] dp = [0]*size dp[0] = nums[0] if nums[0]>nums[1]: #如果打劫了第一家，则删去最后一家 dp[1] = nums[0] nums.remove(nums[-1]

(day28)leecode动态规划——打家劫舍

m0_54414851的博客

07-29

1351

稍微接触过一点动态规划的朋友都知道动态规划有一个 “子问题” 的定义。什么是子问题？子问题是和原问题相似，但规模较小的问题。例如这道小偷问题，原问题是 “从全部房子中能偷到的最大金额”，将问题的规模缩小，子问题就是 “从 k 个房子中能偷到的最大金额 ”，用 f(k) 表示。可以看到，子问题是参数化的，我们定义的子问题中有参数 k。假设一共有 n 个房子的话，就一共有 n 个子问题。动态规划实际上就是通过求这一堆子问题的解，来求出原问题的解。这要求子问题需要具备两个性质：原问题要能由子问题表示。

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LeeCode 198 打家劫舍

april_4的博客

12-23

332

由于不可以在相邻的房屋闯入，所以在当前位置 n 房屋可盗窃的最大值，要么就是 n-1 房屋可盗窃的最大值，要么就是 n-2 房屋可盗窃的最大值加上当前房屋的值，二者之间取最大值 var rob = function(nums) { const len = nums.length; if(len === 0) return 0; let dp=[]; ...

LeeCode198打家劫舍(Java)（动态规划dp）

weixin_43590593的博客

01-28

201

题目链接：LeeCode198打家劫舍 题目描述：经典动态规划，房屋数在3以内时，所获得的最大利益一定是nums[0]+nums[2]或nums[1]，而nums[3]时能获得的最大利益一定是nums[0]时获得的最大利益加本身或者nums[1]时获得的最大利益加本身，因为小偷肯定一次跑2步或者跑3步，跑4步会变成两个2步会漏掉中间的。状态转移方程：dp[i]=Math.max(dp[i-2],dp[i-3])+nums[i]; class Solution { public static in

leecode198.打家劫舍

weixin_74175349的博客

12-30

211

动态规划，dp[i]表示经过第i个房屋时能偷取到的最高金额，由于相邻房屋不能偷，所以dp[i]=偷取当前房屋加上上次偷取的钱与不偷取当前房屋的钱二者取最大值。

LeeCode198:打家劫舍

龍的天空

04-28

201

题目：题解：动态规划的典型例子，核心思路：小偷从左到右走过这一排房子，在每间房子前都有两种选择：抢或者不抢。假设小偷在某个房间，那么小偷现在就有两个选择，第一是偷这个房子以及这个房子隔壁的隔壁的房子，第二是不偷我现在所在的房子而偷隔壁的房子。 class Solution { public int rob(int[] nums) { int len=nums.l...

leecode-打家劫舍（最优算法二维dp）

weixin_51295863的博客

07-25

229

算法过程是这样：在这一家，如果想要偷钱，就必须保证前面一家不被打劫，也就是可以取前面的前面那一家在被打劫和不被打劫的最大值，然后加上这一家的钱。使用二维dp来维护，分别表示：dp[0][1]，dp[1][1]分别表示第一家在不被打劫时所可以偷的钱，第一家在被打劫之后可以偷的钱。毫无疑问，看到这道题就应该想到是动态规划啦！

Leecode198.打家劫舍详细题解及算法思路

m0_73548013的博客

10-16

110

用动态规划三大步骤轻松应对

leecode：打家劫舍，II，III（C++解法）

weixin_62999981的博客

03-31

568

打家劫舍的C++解法

leecode：打家劫舍I、II、III的详细讲解

weixin_62953519的博客

04-16

525

先来看第一个：说实话，第一个还是比较好像到的；先看最后的状态集合是什么：有n个房屋，且最大能拿mx金额；我们记f[i]为前i个房屋最多能拿多少金额；【当然，写这道题目的人可能大部分是刚刚接触dp，所以本菜细细地讲解，虽然本菜也是非常菜....】然后我们想状态转移方程的时候就会遇到一个囧境，拿就是我们不知道第i-1个房屋是否被选了，所以我们不能明确第计算前i个房屋是否可先；那么我们得开一个维度，记录第i个房屋是否被选，所以我们有两个维度：f[i][2]其中f[i][0]记录前i间房屋，

Leecode刷题日记198-打家劫舍【Java】

MaxRod的专栏

06-08

368

打家劫舍 1.问题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，影响你偷窃的唯一制约因素就是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，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例 1：输入：[1,2,3,1] 输出：4 解释：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 。

198. 打家劫舍一 (Java)(经典动态规划问题) Leecode

迪文的博客

02-19

588

此题为打家劫舍问题的第一种，也是剩下俩种的核心。后面两种其实是这一种的变体。问题往简单想，只有当前数组元素抢与不抢。如果当前节点没有被抢，也就是第n个节点没有被抢，dp[n] = dp[n-1], dp[n+1] = dp[n] + num = dp[n-1] + num 如果当前节点被抢，也就是第n个节点被抢, 此时**dp[n+1]**不能被抢。因为相邻节点不能被抢。初始状态：前0间房子的最大偷窃价值为0，dp[0] = 0 转移方程： (也就是偷取n+1时，要判断的条件) dp[n+1] =

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