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| 1 | +package pp.arithmetic.leetcode; |
| 2 | + |
| 3 | +/** |
| 4 | + * Created by wangpeng on 2019-05-09. |
| 5 | + * 213. 打家劫舍 II |
| 6 | + * |
| 7 | + * 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。 |
| 8 | + * |
| 9 | + * 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。 |
| 10 | + * |
| 11 | + * 示例 1: |
| 12 | + * |
| 13 | + * 输入: [2,3,2] |
| 14 | + * 输出: 3 |
| 15 | + * 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), 因为他们是相邻的。 |
| 16 | + * 示例 2: |
| 17 | + * |
| 18 | + * 输入: [1,2,3,1] |
| 19 | + * 输出: 4 |
| 20 | + * 解释: 你可以先偷窃 1 号房屋(金额 = 1),然后偷窃 3 号房屋(金额 = 3)。 |
| 21 | + * 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。 |
| 22 | + * |
| 23 | + * @see <a href="https://leetcode-cn.com/problems/house-robber-ii/">house-robber-ii</a> |
| 24 | + */ |
| 25 | +public class _213_rob { |
| 26 | + public static void main(String[] args) { |
| 27 | + _213_rob rob = new _213_rob(); |
| 28 | + System.out.println(rob.rob(new int[]{2, 3, 2})); |
| 29 | + System.out.println(rob.rob(new int[]{1, 2, 3, 1})); |
| 30 | + } |
| 31 | + |
| 32 | + /** |
| 33 | + * 解题思路: |
| 34 | + * 难点->最后一个既然是和第一个相连的,不然一个动态规划等式就能解决了 |
| 35 | + * dp[i] = Math.max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]); |
| 36 | + * 突破这个难点,使用两个规划数组,一个从0开始,n-1结束,另一个从1开始,n结束 |
| 37 | + * 求出两个数组的最大值 |
| 38 | + * |
| 39 | + * @param nums |
| 40 | + * @return |
| 41 | + */ |
| 42 | + public int rob(int[] nums) { |
| 43 | + int length = nums.length; |
| 44 | + if (length == 0) return 0; |
| 45 | + if (length == 1) return nums[0]; |
| 46 | + if (length == 2) return Math.max(nums[0], nums[1]); |
| 47 | + //0->n-1 |
| 48 | + int[] dp = new int[length - 1]; |
| 49 | + dp[0] = nums[0]; |
| 50 | + dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]); |
| 51 | + for (int i = 2; i < length - 1; i++) { |
| 52 | + dp[i] = Math.max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]); |
| 53 | + } |
| 54 | + //1->n |
| 55 | + int[] dp1 = new int[length - 1]; |
| 56 | + dp1[0] = nums[1]; |
| 57 | + dp1[1] = Math.max(nums[1], nums[2]); |
| 58 | + for (int i = 3; i < length; i++) { |
| 59 | + dp1[i - 1] = Math.max(dp1[i - 3] + nums[i], dp1[i - 2]); |
| 60 | + } |
| 61 | + |
| 62 | + return Math.max(dp[length - 2], dp1[length - 2]); |
| 63 | + } |
| 64 | +} |
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