打家劫舍问题是一个经典的动态规划案例 🏠➡️💰。题目要求我们在不能抢劫相邻房屋的前提下，最大化收益。听起来简单？但细节才是魔鬼！💪
最直观的想法是枚举所有可能性，但这效率极低 ❌，时间复杂度高达O(2^n)。于是我们引入动态规划 🐢➡️🐇：定义dp[i]为抢到第i个房子时的最大收益。状态转移方程为dp[i] = max(dp[i-2]+nums[i], dp[i-1])，即要么抢当前房子加上前天的最大值，要么跳过当前房子保留昨天的状态。💡
进一步优化，发现只需记录最近两天的状态即可，空间复杂度降至O(1) 🌀。从暴力到精简，这正是算法的魅力所在！🌟
最后提醒大家，切勿学坏哦！这只是个编程题😉。 算法学习 动态规划 LeetCode