代码随想录Day52 | 打家劫舍
- 198.打家劫舍
- 213.打家劫舍II
- 337.打家劫舍III
198.打家劫舍
文档讲解:代码随想录
视频讲解: 动态规划,偷不偷这个房间呢?| LeetCode:198.打家劫舍
状态
选与不选
- dp数组
 dp[j] 表示第j个位置的最大金额
- 递推公式
 dp[j] 是由dp[j-1]和dp[j-2]决定的,如果偷了j-1的房间就不能偷j,所以此时的金额是dp[j-1],如果没有偷j-1,那么dp[j]就是dp[j-2]+nums[j],所以取两者最大值即可
- 初始化
 要单独考虑没有房子或者房子只有有一个的情况
if(nums.size()==0) return 0;
if(nums.size() == 1) return nums[0];
dp[0] = nums[0];
dp[1] = max(nums[0],nums[1]);
- 遍历顺序
 从前向后即可
- 打印dp
//不能偷取相邻的
//dp[j] 表示第j个位置能获取到的最大金额
class Solution {
public:int rob(vector<int>& nums) {if(nums.size() == 0) return 0;if(nums.size() == 1) return nums[0];vector<int> dp(nums.size(),0);dp[0] = nums[0];dp[1] = max(nums[0],nums[1]);for(int i = 2;i<nums.size();i++){dp[i] = max(dp[i-1],dp[i-2]+nums[i]);}return dp[nums.size()-1];}
};
213.打家劫舍II
文档讲解:代码随想录
视频讲解: 动态规划,房间连成环了那还偷不偷呢?| LeetCode:213.打家劫舍II
状态
首尾相连,导致第一个元素和最后一个元素相邻,原本有3种情况
不包含首尾
不包含尾
不包含首
第二种和第三种情况包含了第一种所以可以不用考虑,但需要注意的是,包含首或者尾,并不代表要选择首或者尾
所以我们可以对两种情况分别求取最大值,然后再求一个最大值就可以了。
class Solution {
public:int findMax(vector<int>& nums){if(nums.size() == 0) return 0;if(nums.size() == 1) return nums[0];vector<int> dp(nums.size(),0);dp[0] = nums[0];dp[1] = max(nums[0],nums[1]);for(int i = 2;i<nums.size();i++){dp[i] = max(dp[i-1],dp[i-2]+nums[i]);}return dp[nums.size()-1];}
public:int rob(vector<int>& nums) {if(nums.size() == 0) return 0;if(nums.size() == 1) return nums[0];vector<int> left(nums.begin(),nums.end()-1);vector<int> right(nums.begin()+1,nums.end());return(max(findMax(left),findMax(right)));}
};
337.打家劫舍III
父子节点不能同时偷取。
树形dp利用遍历二叉树确定递推公式
 对于二叉树的遍历,有前后中以及层序遍历,这道题需要选择后序遍历,因为我们需要通过每层的返回值来判断中节点是否偷取,然后计算最终的偷取最大金额。
记忆化递归,利用数据结构记录已经递归过的结果,然后后续遇到就直接使用。
- dp数组
 因为是递归过程,dp数组只需要保存当前层的结果,即是否选择当前节点,那么就是一个2个元素的数组,分别表示选择或者不选择的偷取金额
- 递推公式
 相当于对于中节点的操作,如果偷取了中节点,那么左孩子和右孩子就不能偷 cur+left[0]+right[0]
 如果没有偷取中节点,那么左右孩子都可以偷,但是否偷就是选择最大的max(left[0],left[1]) + max(right[0],right[1])
 mid = {max(left[0],left[1]) + max(right[0],right[1]) , cur+left[0]+right[0] };
- 初始化
 相当于是递归到最后一层,初始化为0,0
- 遍历顺序
 对于左节点,计算是否偷取的结果金额
 对于右节点,计算是否偷取的结果金额
- 打印dp
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*/
class Solution {
public:vector<int> FindRob(TreeNode* root){if(root == nullptr) return vector<int>{0,0};//遍历左右节点vector<int> left = FindRob(root->left);vector<int> right = FindRob(root->right);int val1 = root->val+left[0]+right[0];int val2 = max(left[0],left[1])+max(right[0],right[1]);return vector<int>{val2,val1};}
public:int rob(TreeNode* root) {vector<int> res = FindRob(root);return max(res[0],res[1]);}
};
树形dp的解决
 将dp数组的初始化变为终止条件
 dp数组的遍历变为递归顺序
 dp数组的递推公式变为单层逻辑的处理