37预备2—leetcode198打家劫舍

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探讨了在不触发相邻房屋警报的情况下，如何通过算法实现盗窃收益最大化的问题。介绍了动态规划思想，并提供了Python实现代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

如果你是一个强盗，正准备抢劫一条街道，这条街道上装有互联监视系统，也就是如果连续抢劫两家相邻的商店就会引发报警。你如何从这条街道盗取最大收益。给定一列整数表示每家商店的价值，在不能取相邻两数的情况下如何从这列整数中得到和的最大值。

和LeetCode 198. 打家劫舍一样：
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，计算你在不触动警报装置的情况下，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 。

示例 2:

输入: [2,7,9,3,1]
输出: 12
解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。
     偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。

思路

用a记录前index-2个的最大值，b记录index-1的最大值，不断向后扫描，输出b。

笔试代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Aug 31 17:36:12 2018

@author: lx
"""

class Solution():
    #def __init__(self):

    def rob(self,L):
        if len(L)<=0:
            return 0
        if len(L)==1:
            return L[0]
        a = L[0]
        b = max(L[1],a)
        for i in range(2,len(L)):
            tp = b
            b = max(a+L[i],b)
            a = tp
        return b

if "__main__" == __name__:
    L0 = input()
    L = L0.split(' ')
    for index,item in enumerate(L):
        L[index] = int(item)
    solu = Solution()
    print(solu.rob(L))

LeetCode代码

class Solution:
    def rob(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        L = nums
        if len(L)<=0:
            return 0
        if len(L)==1:
            return L[0]
        a = L[0]
        b = max(L[1],a)
        for i in range(2,len(L)):
            tp = b
            b = max(a+L[i],b)
            a = tp
        return b