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[动态规划] (十二) 简单多状态: LeetCode 213.打家劫舍II

文章目录

      • [动态规划] (十二) 简单多状态: LeetCode 213.打家劫舍II
        • 题目解析
        • 解题思路
          • 状态表示
          • 状态转移方程
          • 初始化和填表顺序
          • 返回值
          • 提醒
        • 代码实现
        • 总结

213. 打家劫舍 II

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题目解析

本题是对打家劫舍和按摩师的升级题型,可以看完上一道题再来看下面的内容。

[动态规划] (十一) 简单多状态 LeetCode 面试题17.16.按摩师 和 198.打家劫舍-CSDN博客

(1) 房屋是环绕的,第一个房子和最后一个房子是紧挨着的

(2) 不能连续进入房子

(3) 返回最高金额

解题思路
状态表示

dp[i]:按照以往的经验,以i为结尾可以获得的最高的金额。

dp[i]又可以分为偷到i位置时,进入i房间(f[i])不进入i房间(g[i])。(详情可以点之前的链接。)

但是本题又不一样,多了个房屋环绕,如图。

image-20231107165806156

由于0号房间和n-1号房间是紧挨的,我们只能进入其中一个。

所以细分问题为:进入0号房或者不进入0号房。

  • 进入0号房

如果偷了0号房,那么我们首先就不能再进入1号,和n-1号。

剩下的2n-2号就是一个打家劫舍I的子问题:从2n-2号进行打家劫舍I。

  • 不进入0号房

如果不进入了0号房,那么我们可以划分1n-1号房为打家劫舍I的子问题,从1n-1号房进行打家劫舍I。

状态转移方程

和打家劫舍I一样。

  • f[i]

进入i号房间就不能进入i-1号房间。(与打家劫舍I、按摩师分析相同)

f[i] = g[i-1] + nums[i]
  • g[i]

不进入i号房,就要选择进入或者不进入i-1号房。(与打家劫舍I、按摩师分析相同)

g[i] = max(f[i-1], g[i-1])
初始化和填表顺序
  • 初始化

(与打家劫舍I、按摩师分析相同)

f[0] = nums[0], g[0] = 0;
  • 填表顺序

(与打家劫舍I、按摩师分析相同)

从左向右填表即可。

返回值

(与打家劫舍I、按摩师分析相同)

返回较大的那个金额即可。

提醒

仅仅是对问题进行分类,实际上还是打家劫舍I(按摩师)问题。

看到这里就可以去尝试实现代码了,然后再看下面的内容。


代码实现
class Solution {
public:int rob1(vector<int>& nums, int left, int right){if(left > right) return 0;//创建dp数组int n = nums.size();vector<int> f(n);vector<int> g(n);//初始化f[left] = nums[left];//填表for(int i = left+1; i <= right; i++){f[i] = g[i-1] + nums[i];g[i] = max(f[i-1], g[i-1]);}//返回值return max(f[right], g[right]);}int rob(vector<int>& nums) {int n = nums.size();return max(nums[0] + rob1(nums, 2, n-2), rob1(nums, 1, n-1));}
};

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总结

细节1:本质上是进行打家劫舍I(按摩师)问题,只需要划分好区间即可。

细节2:注意,如果left>right时,还进行填表就没有意义了

细节3:初始化时,我们从传进来的位置left初始化即可,填表从传进来的left+1开始。

细节4:返回值是最后一个位置的元素即为max(f[right], g[right])

细节5:大家都不要学习偷窃这种行为。

http://www.hkea.cn/news/788220/

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