笔记:代码随想录算法训练营day41:LeetCode121. 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

news2025/3/14 19:33:58

学习资料:代码随想录

121. 买卖股票的最佳时机

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思路:注意题意只能买卖一次

定义:dp[i][0]表示不持有当前股票,dp[i][1]表示持有当前股票

递推公式:今天持有分之前就持有和今天才买,今天不持有分之前就不持有和今天才卖

初始化:根据递推公式,第一个数组需要初始化一下

遍历顺序:根据递推公式,从前向后

打印:略

// 定义:dp[i][0]为不持有当前股票的利润,dp[i][1]为持有当前股票的利润
// 递推公式:有四种情况:当前持有分为今天买的和之前就买了两种;当前没有分为今天卖的和之前就没有两种情况
// 初始化:第一天的就卖或不买两种情况,即持有和不持有两种情况,要初始化一下
// 遍历:从1开始
// 打印
class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        vector<vector<int>> dp(prices.size(),vector<int>(2,0));

        dp[0][0] = 0;
        dp[0][1] = -prices[0];

        for(int i =1;i<prices.size();i++){
            dp[i][0] = max(dp[i-1][0],prices[i]+dp[i-1][1]);   //卖的话的减去之前买的最小价格
            dp[i][1] = max(dp[i-1][1],-prices[i]);             //只能卖一次
        }

        return dp[prices.size()-1][0];
    }
};

正好复习一下贪心:

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int result;
        int low = INT_MAX;
        for(int i = 0;i<prices.size();i++){
            low = min(prices[i],low);
            result = max(result,prices[i]-low);
        }
        return result;
    }
};

122.买卖股票的最佳时机II

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思路:出奇得是,其实改动并不需要很多

在第一题的基础上,只需要在递推公式处作一点改动:在持有的情况不是第一天持有了,应该算上之前的利润

// 递推公式:今天持有:昨天就持有和昨天不持有今天买的,在这里今天买的可能是昨天卖过了
//           今天不持有:昨天不持有和今天卖的
class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        vector<vector<int>> dp(prices.size(),vector<int>(2,0));
        dp[0][0] = 0;
        dp[0][1] = -prices[0];
        for(int i=1;i<prices.size();i++){
            dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]+prices[i]);
            dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]-prices[i]);
        }
        return dp[prices.size()-1][0];
    }
};

复习一下贪心:

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int result = 0;
        for(int i=0;i<prices.size()-1;i++){
            result += max(prices[i+1]-prices[i],0);
        }
        return result;
    }
};

 

123.买卖股票的最佳时机III

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思路:

定义:dp[i][0]为没有操作;dp[i][1]为第一次持有,dp[i][2]为第一次卖出,dp[i][3]为第二次持有,dp[i][4]为第二次卖出(不持有)

递推公式:跟第一题差不多,是两个情况比较

初始化:这下要初始化五个了,其实也可以是四个,那样定义的第一个就不用了

遍历顺序:顺着走

打印:略

// 五部曲:相当于第一题的一个延伸了
// 定义:dp[i][0]为不进行操作,dp[i][1]为第一次持有,dp[i][2]为第一次不持有,dp[i][3]为第二次持有,dp[i][4]为第二次不持有
// 递推:还是四种情况:持有包括之前就持有和今天买一支,不持有包括之前就不持有和今天卖掉,那这样其实不操作的话是可以省略的
// 初始化:这里真是有意思,一支股票可以在一天内被卖来卖去的,在买之前卖了就行
// 打印
class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
       vector<vector<int>> dp(prices.size(),vector<int>(5,0));

       dp[0][0] = 0;
       dp[0][1] = -prices[0];
       dp[0][2] = 0;        //当天买,当天卖
       dp[0][3] = -prices[0];  //当天卖完当天还买
       dp[0][4] = 0;           //一天内买卖了两次

       for(int i = 1;i<prices.size();i++){
            dp[i][0] = dp[i-1][0];
            dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]-prices[i]);
            dp[i][2] = max(dp[i-1][2],dp[i-1][1]+prices[i]);
            dp[i][3] = max(dp[i-1][3],dp[i-1][2]-prices[i]);
            dp[i][4] = max(dp[i-1][4],dp[i-1][3]+prices[i]);
        }
        return dp[prices.size()-1][4];
    }
};

不用dp[0][0]的写法:

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
       vector<vector<int>> dp(prices.size(),vector<int>(5,0));

       //dp[0][0] = 0;
       dp[0][1] = -prices[0];
       dp[0][2] = 0;        //当天买,当天卖
       dp[0][3] = -prices[0];  //当天卖完当天还买
       dp[0][4] = 0;           //一天内买卖了两次

       for(int i = 1;i<prices.size();i++){
            //dp[i][0] = dp[i-1][0];
            dp[i][1] = max(dp[i-1][1],-prices[i]);
            dp[i][2] = max(dp[i-1][2],dp[i-1][1]+prices[i]);
            dp[i][3] = max(dp[i-1][3],dp[i-1][2]-prices[i]);
            dp[i][4] = max(dp[i-1][4],dp[i-1][3]+prices[i]);
        }
        return dp[prices.size()-1][4];
    }
};

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