leetcode 198. 打家劫舍

leetcode 198. 打家劫舍

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，影响你偷窃的唯一制约因素就是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。

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。 示例1:

输入: [1,2,3,1]
输出: 4
解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。
     偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
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示例2:

输入: [2,7,9,3,1]
输出: 12
解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。
     偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。
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标题很有吸引力。其实，时间才是那个最专业的小偷啊。。。
言归正传，这道题作为动态规划的入门题目，还是很有意思的。我们分析题目可以得知，小偷君不能偷相邻的两家，然后我们递推一下，思考小偷的偷窃过程：他会从第一家一直看到最后一家，到每一家的时候，他会希望自己现在获得的钱是当前为止所能获得的最多的。

OK，我们会发现：
他如果选择偷这一家，他就一定没有偷上一家，所以，他所能获得的最大金钱就是在当前家能获得的金钱加上在上上家拥有的钱数的和；
他如果不选择这一家，那么他当前获取的最大金钱就是上一家拥有的钱； 当然，他会选择以上两种方案的最大值。

代码先奉上：

func rob(nums []int) int {
    l := len(nums)
    if l == 0 {return 0}
    if l == 1 {return nums[0]}
    if l == 2 {return max(nums[0],nums[1])}
    nums[1] = max(nums[0],nums[1])
    //正如上边所说
    for i:=2;i-2]+nums[i],nums[i-1])
    }
    return nums[l-1]
    
}
func max(a int,b int) int {
    if a > b {return a}
    return b
}
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动态规划的思维很有意思，我们可以利用其对生活也进行一次推演。不同于贪心的即时获利，我们要放长线才能钓大鱼。加油！

算法梦想家，来跟我一起玩算法，玩音乐，聊聊文学创作，咱们一起天马行空！

转载于:https://juejin.im/post/5cc171795188252d87628a78