代码随想录刷题记录 day43 股票买卖的最佳时机1 2

参考：代码随想录

121. 买卖股票的最佳时机

思想

1. dp数组定义

   dp[i][0]表示 第i天 持有股票 手头的最大的现金数为dp[i][0]

   dp[i][1]表示 第i天 不持有股票 手头的最大的现金数为dp[i][1]

2. 递推公式

   dp[i][0]= dp[i-1][0] :第i-1天持有 , -prices[i] :第i-1天不持有，第i天持有了 表示买入了股票。因为本题股票只能买卖一次，所以是-prices[i]

   dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][0]+prices[i] :i-1天持有，i天不持有 表示卖出,dp[i-1][1]：i-1天不持有，i天也不持有)

​

3. 初始化

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

   dp[0][1]=0;

4. 遍历顺序，依靠之前的状态

5. 打印数组

代码

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        //dp[i][0]表示 第i天 持有股票 手头的最大的现金数为dp[i][0]
        //dp[i][1]表示 第i天 不持有股票 手头的最大的现金数为dp[i][1]
        //dp[i][0]= dp[i-1][0] 第i-1天持有   -prices[i] 第i-1天不持有，第i天持有了 表示买入了股票
        //dp[i][0]=Math.max(dp[i-1][0],-prices[i])

        //dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][0]+prices[i] ,dp[i-1][1])

        //初始化
        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],-prices[i]);
            dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][0]+prices[i], dp[i-1][1]);
        }

        return dp[prices.length-1][1];
    }
}

122. 买卖股票的最佳时机 II

思想

1.贪心

2.动态规划

和上一题的区别就是可以多次买卖，所以dp[i][0]=max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]-prices[i])

代码

class Solution {
    // public int maxProfit(int[] prices) {
    //     //只要第二天的利润为正的 就卖出股票
    //     int res=0;
    //     for(int i=1;i<prices.length;i++){
    //         if(prices[i]>prices[i-1]){
    //             res+=prices[i]-prices[i-1];
    //         }
    //     }
    //     return res;
    // }

    public int maxProfit(int[] prices){
        //dp[i][0]表示第i天 持有股票 手上的最大的现金
        //dp[i][1]表示第i天 不持有股票 手上的最大的现金

        //dp[i][0]:
        //i-1天持有，i天还持有 dp[i][0]=dp[i-1][0]
        //i-1天不持有 i天持有 说明在第i天买入了 dp[i][0]=dp[i-1][1]-prices[i]  和上一题不同的是可能这里有利润，会有剩余
        //dp[i][0]=Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-prices[i])

        //dp[i][1]
        //i-1天持有，第i天不持有，表示卖出股票 dp[i][1]=dp[i-1][0]+prices[i]
        //i-1天不持有 第i天也不持有 dp[i][1]=dp[i-1][1]

        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][0]+prices[i], dp[i-1][1]);
        }

        return dp[prices.length-1][1];
    }
}