LeetCode 198. 打家劫舍

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。

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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];
    }
};

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