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309.最佳买卖股票时机含冷冻期
思路
1、确定dp数组以及下标含义
2、确定递推公式
3、初始化
4、遍历顺序
5、获取结果
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
思路
买卖股票的最佳时机含手续费
309.最佳买卖股票时机含冷冻期
题目链接：力扣
思路
1、确定dp数组以及下标含义
dp[i][j] 表示：第 i 天状态为 j , 手中的最大现金数位 dp[i][j]
这道题目就是状态不好分清
状态分析：
- 状态一：持有股票（今天刚买入持有股票，或者是之前就买入了股票然后没有进行操作，一直持有）
- 未持有股票状态，有两种未持有股票的状态
- 状态二：已经卖出了股票，度过了冷冻期，一直没有操作，保持未持有股票状态
- 状态三：今天卖出股票，成为未持有股票状态
- 状态四：今天为冷冻期，但冷冻期状态不可持续，只有一天
2、确定递推公式
状态一：第 i 天是持有股票状态
成为这种状态，要么之前已经买过了，要么今天买（今天可以买，要么前一天是冷冻期，要么前一天还是未持有股票状态并且多了冷冻期）
- 情况一：之前已经买入了股票，dp[i][0] = dp[i - 1][0]
- 情况二：今天买
- 前一天是冷冻期：dp[i][0] = dp[i - 1][3] - prices[i]
- 前一天是未持有状态：dp[i][0] dp[i - 1][1] -prices[i]
所以 dp[i][0] 在三种情况中取最大的
状态二：第 i 天是未持有股票状态，并且过了冷冻期
成为这种状态，要么前一天就是状态二(未持有股票状态，并且过了冷冻期),要么前一天是冷冻期(状态四)，今天就成为了状态二
- 情况一：前一天已经是状态二，dp[i][1] = dp[i - 1][1]
- 情况二：前一天是冷冻期，dp[i][1] = dp[i - 1][3]
所以dp[i][1] 在这两种情况中取最大值
状态三：第 i 天是未持有股票状态，还没过冷冻期，今天刚卖出
成为这种状态，是今天刚卖出股票，所以前一天是持有股票状态的，只能从状态一获取到
- 情况：前一天是持有股票状态，dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]
状态三：第 i 天是冷冻期
成为这种状态，就是前一天刚卖出股票，只能从状态三获得到
- 情况：前一天卖股票，dp[i][3] = dp[i - 1][2]
3、初始化
和所有买卖股票的题目一样，当天的状态都是从前一天的情况中获得的，所以应该将dp[0] 的状态全部进行初始化
- 状态一：持有股票状态，dp[0][0] = -prices[0]
- 状态二、状态三、状态四：未持有股票状态，dp[0][0] = 0
4、遍历顺序
从前向后进行遍历
5、获取结果
这里与前面不同的是，要获取未持有股票状态下所有值的最大值
最佳买卖股票时机含冷冻期
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
// 创建dp数组
int len = prices.length;
int[][] dp = new int[len][4];
// 初始化dp数组
dp[0][0] = -prices[0];
// 推导递推公式
for (int i = 1; i < len; i++) {
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];
}
// 返回结果
return Math.max(dp[len-1][1],Math.max(dp[len-1][2],dp[len-1][3]));
}
}714.买卖股票的最佳时机含手续费
题目链接：力扣
思路
这道题和 122.买卖股票的最佳时机|| 其实是一样的，只是在卖出的时候多付一下手续费就可以，最多买卖的次数，根据天数就可以得出
买卖股票的最佳时机含手续费
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
// 创建的dp[]数组
int[][] dp = new int[prices.length][2];
// 初始化dp数组
dp[0][0] = -prices[0];
dp[0][1] = 0;
// 推导dp数组
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];
}
}
