LeeCode213 打家劫舍2

最新推荐文章于 2025-06-03 17:33:09 发布
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分类专栏： 算法入门到进阶 文章标签： 动态规划 概率论 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zsusan7/article/details/119979756
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该博客探讨了LeetCode第213题的解决方案，主要使用动态规划策略。内容指出，若抢劫第一家，则不能抢最后一家，反之则在考虑范围内，以此形成一个闭合的决策循环。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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[
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LeeCode198 打家劫舍
Zsusan7的博客
08-20 148
''' 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 '''
(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。
leecode 213. 打家劫舍 II
liuhongtaowxp1的博客
05-23 178
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。 示例1： 输入：nums = [2,3,2] 输出：3 解释：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.
leecode213.打家劫舍||
weixin_74175349的博客
12-30 245
普通的198.打家劫舍是一个普通数组，这里的题目是成环了，相当于如果偷了房间0那么最后一个不能偷，如果偷了最后一个，那么房间0不能偷；所以分成两种情况来进行动态规划，两种情况取最大值就行，第一种是不包含最后一个房间的偷取情况，第二种是不包含第一个房间的偷取情况。
Leecode213.打家劫舍
swain_yj的博客
07-14 129
//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。 // // 示例 1： // //输入：nums = [2,3,2] //输出：3 //解释：你不能先偷窃 1 号房屋（金额 = 2.
LeeCode213打家劫舍Ⅱ(Java)（dp动态规划）
weixin_43590593的博客
02-05 179
题目链接：LeeCode213打家劫舍Ⅱ 题目描述： 根据Leetcode198打家劫舍的思路多一个限制就是用1不能用n，用n不能用1，所以开了两个数组，一个存除了1的最大值，一个存除了n的最大值 class Solution { public static int rob(int[] nums) { if(nums.length==1)return nums[0]; if(nums.length==2)return Math.max(nums[0], nums[1]
LeeCode213打家劫舍Ⅲ(Java)（树状动态规划）
weixin_43590593的博客
02-05 177
题目链接：LeeCode213打家劫舍Ⅲ 题目描述： 这题看了Leetcode大神liweiwei1419的题解，感觉自己还是太菜了，其实这题原理跟打家劫舍Ⅰ，Ⅱ是一模一样的，但是可能由于我对树的理解有点浅，所以自己写了一个没跑过去。然后说说这题的思路 思路 新了解一个词叫后效性，虽然已经做了好几个类似的题了，我竟然也是看了题解才知道股票类型的题和这个还有打家劫舍都是一种题型。那下面说一下什么叫后效性。 后效性： 我理解的后效性就是当前状态会影响之后的状态，使得后面的状态不确定 所以一般有后效性的题都要
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=[]; ...
Leecode 213 Rob213 打家劫舍升级版 Java
weixin_43065507的博客
08-12 151
打家劫舍2 * 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，能够偷窃到的最高金额。 public class Rob21...
Leecode 213.打家劫舍Ⅱ详细题解及算法思路
m0_73548013的博客
10-16 137
Leecode213.打家劫舍Ⅱ，利用动态规划三大步骤
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] =
【AGC005D】~K Perm Counting（计数抽象成图）
2301_77025310的博客
10-01 3228
注意到位置为id，权值为v ,不合法的情况，当且仅当 v = id+k或 v= id-k。dp(i,j,pd)表示考虑到第i号点， 连了j条边，是否有连接i 到 i-1号点。因此，我们把每一个位置和权值抽象成点 ，不合法的情况之间连一条边，可以构成二分图。由此可知，当选了n条边，就恰好n个位置不合法，限制条件是：连的边不能相邻，求出f(m) ，f(m)指代至少有m个位置不合法的方案数。由此总共有2n 个点 k 条链，链与链之间无边 互不干涉。把二分图展开成k条链，进行dp。简单的乘法原理罢了。
极大似然估计例题——正态分布的极大似然估计
u013600306的博客
05-31 642
从例可以看到，正态总体参数的最大似然估计与矩估计是相同的。是未知参数，取样本观测值为。分别求偏导，得似然方程组。的最大似然估计值分别为。取对数，得对数似然函数。最大似然估计量分别为。
随机游动算法解决kSAT问题
qq_23096319的博客
05-28 764
随机游动算法解决kSAT问题
[概率论基本概念4]什么是无偏估计
gongdiwudu的专栏
06-03 712
对于无偏和有偏估计，需要了解其叙事背景，是指整体和抽样得关系，也就是说整体得叙事是从理论角度的，而估计器原理是从实践角度说事；为了表明概率理论（不可操作）和统计学（可操作）的实践的一致性，于是提出有偏和无偏的观点。
线性回归中涉及的数学基础
qq_36756312的博客
05-23 1412
本文详细介绍了线性回归中涉及的数学基础，重点探讨了概率、似然与概率密度函数的概念及其应用。首先，文章区分了离散随机变量与连续随机变量，分别介绍了概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）的定义与性质。接着，文章阐述了似然的定义及其与概率的区别，强调似然是已知观测结果时对不同参数可能性的评估。通过最大似然估计（MLE）方法，文章展示了如何利用似然函数估计参数。最后，文章通过实际案例（如抛硬币实验和线性回归误差建模）进一步说明了概率与似然的应用，帮助读者理解这些数学概念在线性回归中的重要性。
C++概率论算法详解：理论基础与实践应用
最新发布
2401_90042730的博客
06-03 321
C++概率论算法详解：理论基础与实践应用
历年西安交通大学计算机保研上机真题
u014339447的博客
05-30 1132
2025西安交通大学计算机保研上机真题2024西安交通大学计算机保研上机真题2023西安交通大学计算机保研上机真题。
LeetCode算法详解：动态规划与数据结构实战
作者还分享了针对LeetCode股票买卖、打家劫舍和nSum等问题的一站式解决方案。此外，资料中还涉及数据结构的学习，如二叉堆、LRU算法、二叉搜索树等，以及算法思维的培养，如递归和贪心算法的应用。" 在LeetCode算法...
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