动态规划LeetCode-121.买卖股票的最佳时机1

news2025/2/8 18:00:57

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 。

示例 1:

输入:[7,1,5,3,6,4]
输出:5
解释:在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出,最大利润 = 6-1 = 5 。
     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格;同时,你不能在买入前卖出股票。

示例 2:

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 <= 105
  • 0 <= prices[i] <= 104

我们这题用动态规划进行求解,一系列的买卖股票问题都是可以用动态规划来解决,我们从买卖股票的最佳时机1开始理解,后面的就好写多了。动规五部曲(dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组)

那我们买卖股票的有两种状态,一种是持有一种不持有,所以我们定义二维数组dp[i][0]、和dp[i][1],dp[i][0]表示第i天持有股票时手上所得的最大现金,dp[i][1]表示第i天不持有股票手上所得的最多现金。我们特别要注意一个点是,这里说到“持有”,不代表买入,我们dp[i][0]记录的是注意只是记录,记录第i天持有股票时手上所得的最大现金,而买入是一种结果,买入的话是不是会扣钱,买入某一天的股票则是-prices[i],而是否真正的要买入则要比较,是不是最低价格的买入,以便后续最高利润卖出。

那我们来思考递推公式,如果第i天持有股票即dp[i][0], 那么可以由两个状态推出来。
1.如果第i-1天就已经持有股票,持有股票就相当于买入,但只是相当于记录记录!并不是真正的买入,因为买入要最低价格的时候买入,我们每个dp[i][0]记录的是持有股票时最低价格,推导是最后dp[pricesSize-1][0]这个值就是真正买入的最低价格。dp[i-1][0]跟如果第i天买入(-prices[i])进行比较,买入的之后手上的现金就肯定为负,这时候进行比较最大值(手上最大的现金),如果保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
2.如果第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],那么也是可以由两个状态推出来
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]
2.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利润即:prices[i] + dp[i - 1][0]

最后返回的是dp[pricesSize-1][1]而不是dp[pricesSize-1][0],是为什么呢,因为最后不持有股票则是卖出了得到了利润。我们动态规划每一步缓存的都是手上得到的最大现金,一步步进行比较得出手上最大金钱延续到最后,最后的dp[pricesSize-1][0]得出的是真正买入时的最低价格是多少。dp[pricesSize-1][1]得出买入卖出的最大利润。



dp含义:dp[i][0] 表示第i天持有股票时的最大现金

 dp[i][1] 表示第i天不持有股票时的最大现金


初始化:我们持有股票是记录记录,所以第0天持有,记录下来的应该就是dp[0][0]= -prices[0]。
第0天不能卖出,即dp[0][1]=0,后面的就可以从前面的推导得出。

递推公式:dp[i][0] = dp[i-1][0] > -prices[i] ? dp[i-1][0] : -prices[i];
dp[i][1] = dp[i-1][1] > dp[i-1][0] + prices[i] ? dp[i-1][1] : dp[i-1][0] + prices[i];

遍历顺序:从前往后

打印数组:当遇到疑惑或者提交错误时,打印数组出来比较快速的看看哪一步有错。

以下是我在力扣c语言提交的代码,仅供参考:

int maxProfit(int* prices, int pricesSize) {
    // dp[i][0] 表示第i天持有股票时的最大现金
    // dp[i][1] 表示第i天不持有股票时的最大现金
    int dp[pricesSize+1][2];

    //初始化
    //记录第一天持有,现金为-prices[0]
    dp[0][0] = -prices[0];
    //第一天无法卖出,利润为0
    dp[0][1] = 0;

    for(int i = 1;i<pricesSize;i++)
    {
        // 第i天持有股票:要么之前已持有,要么当天买入(取较大值)
        dp[i][0] = dp[i-1][0] > -prices[i] ? dp[i-1][0] : -prices[i];

        // 第i天不持有股票:要么之前已卖出,要么当天卖出(利润为当天价格+前一天持有现金)
        dp[i][1] = dp[i-1][1] > dp[i-1][0] + prices[i] ? dp[i-1][1] : dp[i-1][0] + prices[i];
    }

    // 最大利润即为最后一天不持有股票的状态
    return dp[pricesSize-1][1];
}


 

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