最佳买卖股票时机含冷冻期

股票题做到这地步，可以发现分析每一天的可能状态与状态之间的转换是解决问题的关键。这道题中每一天可以有4种有效状态：

1. 持有股票
2. 不持有股票，当天之前就已经卖出了股票
3. 不持有股票，当天卖出股票
4. 冷冻期状态

而状态之间的转换决定了dp数组的递推公式：对于状态1，一种情况是从前一天继续保持状态，第二种情况是从状态2买股票转化而来，第三种情况则是从状态4买股票转化而来，状态3是当天卖出股票，第二天就是冷冻期，因此不能从状态3转化而来。
对于状态2，一种情况是从前一天继续保持状态，第二种情况则是从状态4转化。
对于状态3，当天卖出股票，从状态1转化而来。
对于状态4，从状态3转化。
dp数组初始化：第一天买入股票，则状态1初始化为-prices[0]。按递推的需要状态2~4都应该初始化为0。

class Solution{
public:
	int maxProfit(vector<int>& prices) {
		int n = prices.size();
		// 0-持有股票 1-不持有股票，当天不卖股票 2-不持有股票，当天卖的 3-冷冻期
		// 这里与之前的题目不同在于将不持股状态分开了，因为要考虑冷冻期状态
		vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(4, 0));
		dp[0][0] = -prices[0];
		for(int i = 1; i < n; i++) {
			dp[i % 2][0] = max(dp[(i - 1) % 2][0], max(dp[(i - 1) % 2][1] - prices[i], dp[(i - 1) % 2][3] - prices[i]));
			dp[i % 2][1] = max(dp[(i - 1) % 2][1], dp[(i - 1) % 2][3]);
			dp[i % 2][2] = dp[(i - 1) % 2][0] + prices[i];
			dp[i % 2][3] = dp[(i - 1) % 2][2];
		}
		return max(dp[(n - 1) % 2][1], max(dp[(n - 1) % 2][2], dp[(n - 1) % 2][3]));
	}
};

买卖股票的最佳时机含手续费

与股票II那道题相似，这道题只是有手续费，只需要在递推式中考虑。

class Solution {
public:
	int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {
		vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(2, 0));
		dp[0][0] = -prices[0];  // 0-持股 1-不持股
		for(int i = 1; i < prices.size(); i++) {
			dp[i % 2][0] = max(dp[(i - 1) % 2][0], dp[(i - 1) % 2][1] - prices[i]);
			dp[i % 2][1] = max(dp[(i - 1) % 2][1], dp[(i - 1) % 2][0] + prices[i] - fee);
		}
		return dp[(prices.size() - 1) % 2][1];
	}
};