198. 打家劫舍

原题链接：

198. 打家劫舍

https://leetcode.cn/problems/house-robber/description/

完成情况：

参考代码：

_198打家劫舍

package 代码随想录.动态规划;

public class _198打家劫舍 {
    /**
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    public int rob(int[] nums) {
        // TODO 每次偷窃后，必须至少冷却一天，问多大头去数量数多少
        if(nums == null || nums.length == 0){
            return 0;
        }
        if (nums.length == 1) {
            return nums[0];
        }
        //有多个时，才需要使用到dp
        int [] dp = new int[nums.length];
        //模拟出取每一个长度位置时的最大累计和
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(dp[0],nums[1]);
        for (int i=2;i< nums.length;i++){
            dp[i] = Math.max(dp[i-1],dp[i-2]+nums[i]);
        }
        return dp[nums.length - 1];
    }
}

_198打家劫舍_滚动优化

package 代码随想录.动态规划;

public class _198打家劫舍_滚动优化 {
    /**
     * 进一步对滚动数组的空间优化 dp数组只存与计算相关的两次数据
     * @param nums
     * @return
     */
    public int rob(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) {
            return nums[0];
        }
        //初始化dp数组
        //优化空间，dp数组只用2个空间，只记录与当前计算相关的前两个结果
        int [] dp = new int[2];
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0],nums[1]);
        int res = 0;
        //遍历
        for (int i=2;i< nums.length;i++){
            res = Math.max((dp[0] + nums[i]),dp[1]);
            dp[0] = dp[1];
            dp[1] = res;
        }
        //输出结果
        return dp[1];
    }
}

_198打家劫舍_滚动数组

package 代码随想录.动态规划;

public class _198打家劫舍_滚动数组 {
    /**
     * 分析本题可以发现，所求结果仅依赖于前两种状态，此时可以使用滚动数组思想将空间复杂度降低为3个空间
     * @param nums
     * @return
     */
    public int rob(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        if (len == 0){
            return 0;
        } else if (len == 1) {
            return nums[0];
        }else if (len == 2){
            return Math.max(nums[0],nums[1]);
        }
        //如果存在多个时。每次只看目之所及的三个
        int result [] = new int[3]; //用来存放选择的结果
        result[0] = nums[0];
        result[1] = Math.max(nums[0],nums[1]);
        //迭代遍历完整个数组
        for (int i=2;i< len;i++){
            result[2] = Math.max(result[0]+nums[i],result[1]);
            result[0] = result[1];
            result[1] = result[2];
        }
        return result[2];
    }
}

错误经验吸取