第九章 动态规划 part12 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

news2024/11/26 0:38:15

第五十一天| 第九章 动态规划 part12 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

一、309. 最佳买卖股票时机含冷冻期

  • 题目链接:https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/

  • 题目介绍:

    • 给定一个整数数组prices,其中第 prices[i] 表示第 *i* 天的股票价格 。

      设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票):

      • 卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。

      **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 = [1,2,3,0,2]
      输出: 3 
      解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]
      
  • 思路:

    • 注意:本题:卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。

    • DP五部曲:

      • (1)确定dp数组下标及含义:

        • 状态0 dp[i][0]: 表示第i天,保持持有股票手中的最大金额
          状态1 dp[i][1]:表示第i天,保持不持有股票手中的最大金额
          状态2 dp[i][2]:表示第i天,卖掉股票手中的最大金额
          状态3 dp[i][3]:表示第i天,处于冷冻期手中的最大金额
          
      • (2)确定递推公式:

        • dp[i][0]:可以有两种情况推出
          	第一种是i-1也为状态0
          	第二种是i-1为保持不持有股票或者冷冻期,第i天购买股票。
          	因此dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], Math.max(dp[i-1][1]-prices[i], dp[i-1][3]-prices[i]));
          
          dp[i][1]:前一天可能是不持有,也可能是冷冻期
          	dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][3]);
          
          dp[i][2]:要想今天卖,前一天必须是持有
          	dp[i][2] = dp[i-1][0] + prices[i];
          
          dp[i][3]:要想今天是冷冻期,前一天必须是卖出的状态
          	dp[i][3] = dp[i-1][2];
          
      • (3)初始化dp数组:

        • 1. dp[0][0]:第0天持有股票,手中的最大金额就是花掉买第0天股票的钱
          
          2. dp[0][1]:第0天保持不持有股票的状态,手中最大的金额。这个定义本身是没有意义的,可以通过带入的方式确定它必须初始化为0
          
          3. dp[0][2]:同理,为0
          
          4. dp[0][3]:同理,为0
          
        • 或者这么理解:1、2、3三个状态,加在一起等于之前的不持有股票的状态,不持有股票的状态手中的金额为0,因此这三个状态都必须初始化为0

          • 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
      • (4)遍历顺序:

        • 正序遍历
  • 代码:

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length == 0) return 0;
        // (1)确定dp数组下标及含义
        // 状态0 dp[i][0]: 表示第i天,保持持有股票手中的最大金额
        // 状态1 dp[i][1]:表示第i天,保持不持有股票手中的最大金额
        // 状态2 dp[i][2]:表示第i天,卖掉股票手中的最大金额
        // 状态3 dp[i][3]:表示第i天,处于冷冻期手中的最大金额
        int[][] dp = new int[prices.length][4];
        // (3)初始化dp数组
        // dp[0][0]:第0天持有股票,手中的最大金额就是花掉买第0天股票的钱
        // dp[0][1]:第0天保持不持有股票的状态,手中最大的金额。这个定义本身是没有意义的,可以通过带入的方式确定它必须初始化为0
        // dp[0][2]:同理,为0
        // dp[0][3]:同理,为0
        // 或者这么理解:1、2、3三个状态,加在一起等于之前的不持有股票的状态,不持有股票的状态手中的金额为0,因此这三个状态都必须初始化为0
        dp[0][0] = -prices[0];
        // (4)遍历顺序
        for(int i = 1; i < prices.length; i++) {
            // (2)确定递推公式
            // dp[i][0]:可以有两种情况推出
            //    第一种是i-1也为状态0
            //    第二种是i-1为保持不持有股票或者冷冻期,第i天购买股票。
            // 因此dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], Math.max(dp[i-1][1]-prices[i], dp[i-1][3]-prices[i]));
            // dp[i][1]:前一天可能是不持有,也可能是冷冻期
            // dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][3]);
            // dp[i][2]:要想今天卖,前一天必须是持有
            // dp[i][2] = dp[i-1][0] + prices[i];
            // dp[i][3]:要想今天是冷冻期,前一天必须是卖出的状态
            // dp[i][3] = dp[i-1][2];
            dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], Math.max(dp[i-1][1]-prices[i], dp[i-1][3]-prices[i]));
            dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][3]);
            dp[i][2] = dp[i-1][0] + prices[i];
            dp[i][3] = dp[i-1][2];
        }
        return Math.max(dp[prices.length - 1][1], Math.max(dp[prices.length - 1][2], dp[prices.length - 1][3]));
    }
}

二、714. 买卖股票的最佳时机含手续费

  • 题目链接:https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee/

  • 题目介绍:

    • 给定一个整数数组 prices,其中 prices[i]表示第 i 天的股票价格 ;整数 fee 代表了交易股票的手续费用。

      你可以无限次地完成交易,但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票,在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。

      返回获得利润的最大值。

      **注意:**这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程,每笔交易你只需要为支付一次手续费。

      示例 1:

      输入:prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
      输出:8
      解释:能够达到的最大利润:  
      在此处买入 prices[0] = 1
      在此处卖出 prices[3] = 8
      在此处买入 prices[4] = 4
      在此处卖出 prices[5] = 9
      总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8
      
  • 思路:

    • 注意:本题相当于在“最佳买卖股票时机II”中增加一个手续费
  • 代码:

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
        if (prices == null || prices.length == 0) return 0;
        int[][] dp = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; 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] -fee);
        }
        return dp[prices.length-1][1];
    }
}

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