309最佳买卖股票含冷冻期的关键在于状态的确定。定义数组dp[i][j],表示第i天状态为j,所剩的最多现金为dp[i][j]。j的状态有4中:0表示持有,1表示保持不持有状态,2表示当天卖出状态,3表示冷冻期。得到递推公式:
dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], Math.max(dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]));表示持有股票由三种状态转移过来,(1)首先是昨天持有,今天继续持有。(2)接着是昨天是不持有状态(可能几天前已经卖出了),今天买入股票。(3)昨天是冷冻期,今天买入股票。
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i -1][3]);,保持卖出的状态由两种状态转化:(1)昨天之前已经卖出,今天保持昨天状态(2)昨天刚卖出,昨天是冷冻期。
dp[i][2] = dp[i- 1][0] + prices[i];,当天卖出的价格就是昨天买入的价格加上今天的出售价格。
dp[i][3] = dp[i - 1][2]; 冷冻期的钱也就是昨天卖出的钱。
初始化就是第0天的持有为第一天股票的价格,其他都是0.
714买卖股票最佳时机含手续费,其实和正常买卖股票一样,包括两种状态,持有股票和不持有股票。只是在卖出股票时,要多加考虑一个卖出时的手续费而已,也就是多扣一点钱,其他的都一样。这个和122.买卖股票的最佳时机II差不多,无非是多付了一笔手续费
309. 最佳买卖股票时机含冷冻期
给定一个整数数组prices
,其中第 prices[i]
表示第 i
天的股票价格 。
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票):
注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。
示例 1:
输入: prices = [1,2,3,0,2] 输出: 3 解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]
示例 2:
输入: prices = [1] 输出: 0
提示:
1 <= prices.length <= 5000
0 <= prices[i] <= 1000
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int len = prices.length;
int[][] dp = new int [len][4];
dp[0][0] = -prices[0];
for(int i = 1; i < 4; i++){
dp[0][i] = 0;
}
for(int i = 1; i < len; i++){
//0持有,1保持卖出,2当天卖出,3冷冻期
dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], Math.max(dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - 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];
}
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
给定一个整数数组 prices
,其中 prices[i]
表示第 i
天的股票价格 ;整数 fee
代表了交易股票的手续费用。
你可以无限次地完成交易,但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票,在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。
返回获得利润的最大值。
注意:这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程,每笔交易你只需要为支付一次手续费。
示例 1:
输入:prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2 输出:8 解释:能够达到的最大利润: 在此处买入 prices[0] = 1 在此处卖出 prices[3] = 8 在此处买入 prices[4] = 4 在此处卖出 prices[5] = 9 总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8
示例 2:
输入:prices = [1,3,7,5,10,3], fee = 3 输出:6
提示:
1 <= prices.length <= 5 * 104
1 <= prices[i] < 5 * 104
0 <= fee < 5 * 104
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
int len = prices.length;
int[][] dp = new int [len][2];
dp[0][0] = -prices[0];
for(int i = 1; i < len; 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][0] + prices[i] - fee);
}
return dp[len - 1][1];
}
}