198. 打家劫舍

class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        // dp[i]: 考虑包括i在内，所有前面房屋最多的能够偷窃的金额
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0] = nums[0];
        if(nums.length == 1)return dp[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
        if(nums.length == 2)return dp[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];
    }
}

213. 打家劫舍 II

class Solution {
    public int rob(int[] nums) {
        if(nums.length == 1)return nums[0];
        int res1 = robRange(nums, 0, nums.length - 2); // 考虑头不考虑尾
        int res2 = robRange(nums, 1, nums.length - 1); // 考虑尾不考虑头
        return Math.max(res1, res2);
    }
    private int robRange(int[] nums, int start, int end){ // 打家劫舍1的逻辑
        if(start == end)return nums[start];
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[start] = nums[start];
        dp[start + 1] = Math.max(nums[start], nums[start + 1]);
        for(int i = start + 2; i <= end; i++){
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
        }
        return dp[end];
    }
}

337. 打家劫舍 III

树形dp的入门题。

对于每一个节点，记录一个dp数组，分别记录当前这个节点偷或不偷的所得到的金钱，故节点上的dp数组都是长度为2的。在递归的过程中，系统栈会保存每一层递归的参数。剩下的就和树的遍历差不多，在这种角度思考的话这是一次树的层次遍历。

class Solution {
    public int rob(TreeNode root) {
        // 记录一个节点偷与不偷的两个状态所得到的金钱
        // 当前不偷：Max(左孩子不偷，左孩子偷) + Max(右孩子不偷，右孩子偷)
        // root[0] = Math.max(rob(root.left)[0], rob(root.left)[1]) + Math.max(rob(root.right)[0], rob(root.right)[1]);
        // 当前偷：左孩子不偷+ 右孩子不偷 + 当前节点偷
        // root[1] = rob(root.left)[0] + rob(root.right)[0] + root.val;

        int[] res = robAction(root);
        return Math.max(res[0], res[1]);
    }
    private int[] robAction(TreeNode node){
        int[] res = new int[2];
        if(node == null)return res;

        int[] left = robAction(node.left);
        int[] right = robAction(node.right);

        res[0] = Math.max(left[0], left[1]) + Math.max(right[0], right[1]);
        res[1] = left[0] + right[0] + node.val;

        return res;
    }
}