【动态规划】12简单多状态dp问题_打家劫舍II_C++ (medium)

发布时间:2023年12月25日

题目链接:leetcode打家劫舍II


目录

题目解析:

算法原理

1.状态表示

2.状态转移方程

3.初始化

4.填表顺序

5.返回值

编写代码


题目解析:

题目让我们求在不触动警报装置的情况下?,能够偷窃到的最高金额。

由题可得:

第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的

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?(所以不能偷相邻的位置)

我们用示例二分析:

因为第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着

所以如果我们在这里选了第一个,那么第二个和最后一个就不能选。

此时我们就只能在第三个和n-1个中选择;

如果我们在这里不选第一个,那么最后一个就能选。

此时我们就只能在第二个和n个中选择;


算法原理:

1.状态表示

先创建一个dp表

首先先思考dp表里面的值所表示的含义(是什么?)

因为我们这里的每个位置可以选或者不选

所以这里我们一个位置就有两种状态

这里就要创建两个dp表来表示这两种状态:

f[i]表示到i位置,此时到i位置能够偷窃到的最高金额;

g[i]表示到i位置不选,此时到i位置能够偷窃到的最高金额;

这种状态表示怎么来的?

1.经验+题目要求

用之前或者之后的状态,推导出dp[i][j]的值;

根据最近的最近的一步,来划分问题

经验:以i位置为结尾;

题目让我们求能够偷窃到的最高金额,且该位置可选可不选

这里我们需要用两个表来同时表示这种状态;

2.状态转移方程

dp[i]等于什么?

?因为i位置可选可不选,所有两种情况:

第一种情况:(i位置选)

那么i-1位置必然不选:

此时我们只要知道在i-1之前所能够偷窃到的最高金额(g[i-1])+i位置的金额(nums[i])

所以这种情况下的状态转移方程为:

dp[i]=f[i-1]+nums[i];

第二种情况:(i位置不选)

那么i-1位置可以选也可以不选

这里会分两种情况:

情况a:(i-1

此时我们只要知道在i-1之前所能够偷窃到的最高金额(f[i-1])

所以这种情况下的状态转移方程为:

dp[i]=f[i-1];

情况b:(i-1不选

此时我们只要知道在i-1之前所能够偷窃到的最高金额(g[i-1])

所以这种情况下的状态转移方程为:

dp[i]=g[i-1];

最后取a,b情况的最大值:max(f[i-1],g[i-1])

综上:

3.初始化

(保证填表的时候不越界)

由状态转移方程得:

我们在f[0]g[0]会越界,所以需要把这两个位置初始化;

当第一个位置选,那么它能够偷窃到的最高金额f[0]为该位置的时长(f[0]=nums[0]);

当第一个位置不选,那么它能够偷窃到的最高金额g[0]为0(g[0]=0);

4.填表顺序

(为了填写当前状态的时候,所需要的状态已经计算过了)

这里所需要的状态是:

这里所需要的状态是:i-1

所以填表顺序:从左到右

5.返回值

(根据题目要求和状态表示)

综上分析:

最后一个位置可选可不选,所以返回这两个状态的最小值

返回值为:max(f[n-1],g[n-1]);


编写代码:

class Solution {
public:
    int rob(vector<int>& nums) {
        //1.创建dp表
        //2.初始化
        //3.填表
        //4.返回结果

        int n=nums.size();
        return max(rod1(nums,2,n-2)+nums[0],rod1(nums,1,n-1));
    }
        int rod1(vector<int>& nums,int left,int right)
        {
            //处理边界问题 
            if(left>right)
                return 0;          
            int n=nums.size();
            vector<int> f(n);
            auto g=f;

            f[left]=nums[left];


            for(int i=left;i<=right;i++)
            {
                f[i]=g[i-1]+nums[i];
                g[i]=max(f[i-1],g[i-1]);
            }
            return max(f[right],g[right]);

        }


};

文章来源:https://blog.csdn.net/lsj1345714539566/article/details/135091517
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