LeetCode 198. 打家劫舍

最新推荐文章于 2025-06-11 00:34:35 发布

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#c++ #动态规划 #leetcode #算法 #java

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本文通过一道经典的动态规划题目——打家劫舍，解析动态规划的解题思路。博主分享了自己初次解答时的困惑以及后来理解到的解题关键，即状态转移方程`dp[i] = max(dp[i-2] + nums[i], dp[i-1])`。文中还推荐了一篇图解动态规划解题步骤的文章，并提供了C++实现的代码示例。

题目链接：198. 打家劫舍

2020.10.14第一次解答：

羞愧，只知道dp[i] = max{ dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1] }，原理是啥不知道

看完人家题解代码再看看自己的，地铁老人看手机.jpg

解题思路

动态规划，公式如上

贴一个自己很喜欢的题解：图解动态规划的解题四步骤（C++/Java/Python）

C++代码

class Solution {
public:
    int rob(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() == 0)   return 0;
        else if (nums.size() == 1)  return nums[0];
        else if (nums.size() == 2)  return max(nums[0], nums[1]);
        int sum = 0;
        int *dp = new int[nums.size()];
        memset(dp, 0, sizeof(int) * nums.size());
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = max(nums[0], nums[1]);
        for (int i = 2; i < nums.size(); i++) {
            dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);
        }
        return dp[nums.size() - 1];
    }
};