LeetCode-122. 买卖股票的最佳时机 II
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给定一个数组 prices
,其中 prices[i]
是一支给定股票第 i
天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。
注意: 你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。
示例 1:
输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: prices = [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: prices = [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
提示:
1 <= prices.length <= 3 * 104
0 <= prices[i] <= 104
题解分析
本题是买卖股票问题的变种,其他相关的问题还有:
- 121.买卖股票的最佳时机
- 122.买卖股票的最佳时机 II
- 123.买卖股票的最佳时机 III
- 188.买卖股票的最佳时机 IV
- 309.最佳买卖股票时机含冷冻期
- 714.买卖股票的最佳时机含手续费
- 剑指 Offer 63. 股票的最大利润
解法一:动态规划
- 本题是基本买卖股票问题的变种,第一种方法使用迭代法,但是本题因为涉及到反复持股和空股,所以使用动态规划来转移状态。
- 蛇者dp[i]表示第i天结束后的最大收益,当天结束后总共有两种状态,即空股和持股。
- 假设dp[i][0] 表示第i天后处于持股状态:dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i],也就是要么继续持股,要么从前一天空股到今天买入一支股票。
- dp[i][1] 表示第i天后处于空股:dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[1],也就是要么继续空股,要么从前一天持股到今天卖掉一支股票。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int n = prices.length;
// dp[i][0] 表示第i天持股:dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]
// dp[i][1] 表示第i天空股:dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[1]
int dp[][] = new int[n][2];
dp[0][0] = -prices[0];
dp[0][1] = 0;
for (int i=1; i<n; i++){
dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]);
dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i]);
}
return dp[n-1][1];
}
}
解法二:动态规划压缩数组
- 看到动态数组的题目都应该下意识的想到压缩数组这种优化方法。
- 因为第i天的状态只能依赖于第i-1天,所以这里完全可以使用一维数组。进一步地,考虑到第二维长度最大为2,所以本题连数组都不需要,直接设置几个变量表示两类状态即可。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int n = prices.length;
// dp[i][0] 表示第i天持股:dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]
// dp[i][1] 表示第i天空股:dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[1]
int pre0 = -prices[0];
int pre1 = 0;
for (int i=1; i<n; i++){
int temp0 = pre0, temp1 = pre1;
pre0 = Math.max(temp0, temp1 - prices[i]);
pre1 = Math.max(temp1, temp0 + prices[i]);
}
return pre1;
}
}
标签:买卖,int,股票,II,122,最佳时机,prices,LeetCode,dp 来源: https://www.cnblogs.com/GarrettWale/p/15730849.html