网站空间商拿不回数据,湖南高端网站制作公,红色的网站,windows和linux做网站LeetCode 121.买卖股票的最佳时机
题目链接#xff1a;https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/
题目描述#xff1a;给定一个数组 prices #xff0c;它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天…LeetCode 121.买卖股票的最佳时机
题目链接https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/
题目描述给定一个数组 prices 它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润返回 0 。
解题思路
确定dp数组dp table以及下标的含义
dp[i][j]:一个二维的dp数组第一维表示天数第二维表示是否持有股票。第二维0表示持有1表示不持有。dp[i][j]表示dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
确定递推公式
如果第i天持有股票即dp[i][0]
第i-1天就持有股票那么就保持现状所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即dp[i - 1][0]第i天买入股票所得现金就是买入今天的股票后所得现金即-prices[i]
如果第i天不持有股票即dp[i][1]
第i-1天就不持有股票那么就保持现状所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即dp[i - 1][1]第i天卖出股票所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即prices[i] dp[i - 1][0]
我们取最大值即可即
dp[i][0] max(dp[i-1][0],-prices[i]);
dp[i][1] max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]prices[i]);
dp数组如何初始化
那么dp[0][0]表示第0天持有股票此时的持有股票就一定是买入股票了因为不可能有前一天推出来所以dp[0][0] - prices[0];
dp[0][1]表示第0天不持有股票不持有股票那么现金就是0所以dp[0][1] 0;
确定遍历顺序
正序遍历即可
举例推导dp数组
class Solution {
public:int maxProfit(vectorint prices) {int len prices.size();if(len 1) return 0;vectorvectorint dp(len,vectorint(2));dp[0][0] -prices[0];dp[0][1] 0;for(int i1;ilen;i){dp[i][0] max(dp[i-1][0],-prices[i]);dp[i][1] max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]prices[i]);}return dp[len-1][1];}
};
总结
状态多时可以尝试多维数组来表示只能买卖一次所以这题要么是-prices(i)要么就是前一次的情况。
LeetCode 122.买卖股票的最佳时机 II
题目链接https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/
题目描述给你一个整数数组 prices 其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买然后在 同一天 出售。
返回 你能获得的 最大 利润 。
解题思路
本题和上题的唯一区别就是可以买卖多次
确定dp数组dp table以及下标的含义
dp[i][j]:一个二维的dp数组第一维表示天数第二维表示是否持有股票。第二维0表示持有1表示不持有。dp[i][j]表示dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
确定递推公式
和上一题几乎一样除了这里可以反复卖要么我们是今天买了要么就是保持前一天买的状态取最大值即可。
dp数组如何初始化
那么dp[0][0]表示第0天持有股票此时的持有股票就一定是买入股票了因为不可能有前一天推出来所以dp[0][0] - prices[0];
dp[0][1]表示第0天不持有股票不持有股票那么现金就是0所以dp[0][1] 0;
确定遍历顺序
正序遍历即可
举例推导dp数组
class Solution {
public:int maxProfit(vectorint prices) {int len prices.size();vectorvectorint dp(len, vectorint(2, 0));dp[0][0] - prices[0];dp[0][1] 0;for (int i 1; i len; i) {dp[i][0] max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]); // 注意这里是和121. 买卖股票的最佳时机唯一不同的地方。dp[i][1] max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] prices[i]);}return dp[len - 1][1];}
};
总结
环的情况只需要列举出第一个房子和最后一个房子的情况并分情况讨论即可。本来还以为需要统一处理。
