代码随想录|day49|动态规划part10● 121. 买卖股票的最佳时机 ● 122.买卖股票的最佳时机II

它来了它来了！我们最爱的股票问题它来了！！

121. 买卖股票的最佳时机

链接：代码随想录

视频链接：动态规划之 LeetCode：121.买卖股票的最佳时机1_哔哩哔哩_bilibili

 好难懂，尤其是理解状态的变化以及为什么要这么设置，花了大概一个半小时去理解什么叫”持有股票“，什么叫”不持有股票“。我自己拆分了下几种情况。

重点：

1、初始值不好理解

第0天（在买的情况下）能持有的最大资产
dp[0][0]=-prices[i]
第0天（在卖的情况下）能持有的最大资产，//第一天不能既买又卖，最大值为0
dp[0][1]=0

我与他人的bettle结果

2、dp[i][1]的状态变化用到dp[i-1][0],因为这种情况下是第i天卖出，则前提条件是前面已经买入股票了。

class Solution {
/*
动态规划：
1、定义:dp[i][0]、dp[i][1]为持有股票的当前所有最大钱

买的行为：dp[i][0]
                之前买过，保持买的状态
                之前没买
卖的行为：dp[i][1]
                之前已经卖啦，现在保持卖掉的状态
                之前没有卖
2、
买的状态变化，第i天，
                保持之前变化,dp[i][0]=dp[i-1][0]
                今天我胡汉三就要买入股票！由于这道题的性质，肯定是第一次买入，dp[i][0]=-prices[i]

卖的状态变化,第i天
               保持之前的状态，dp[i][1]=dp[i-1][1]
               我胡汉三要在今天卖股票,dp[i][1]=dp[i-1][0]+prices[i]
3、初始值
第0天（在买的情况下）能持有的最大资产
dp[0][0]=-prices[i]
第0天（在卖的情况下）能持有的最大资产，//第一天不能既买又卖，最大值为0
dp[0][1]=0
*/
public:
    int maxProfit(vector& prices) {
        int n=prices.size();
        vector>dp(n,vector(2,0));
        dp[0][0]=(-1)*prices[0];
        dp[0][1]=0;
        
        for(int i=1;i

 

 122.买卖股票的最佳时机II 

链接：代码随想录

 这道题有贪心和动态规划两种解法，贪心前面已经写过，而且我二刷竟然记得！喜极而泣。

贪心解法：

class Solution {
//二刷-----贪心解法，把差值为正的全部相加

public:
    int maxProfit(vector& prices) {
        int n=prices.size();
        int sum=0;
        for(int i=1;i0)
            {
                sum+=temp;
            }
        }
        return sum;

    }
};

 动态规划：

直接看答案吧,自己做想不出啦。

视频链接：动态规划，股票问题第二弹 | LeetCode：122.买卖股票的最佳时机II_哔哩哔哩_bilibili

class Solution {
/*
同买卖股票的最佳时机I相同的是：
任何时候 最多 只能持有 一股 股票
同买卖股票的最佳时机I不同的是：可以多次买入和卖出股票，只要自己手上同一时刻只有一股而不是多股就可以
所以要考虑买股票时，自己手上的资产可能并不为0.只有这一点不同
*/
public:
    int maxProfit(vector& prices) {
        int n=prices.size();
        vector>dp(n,vector(2,0));
        dp[0][0]=(-1)*prices[0];
        dp[0][1]=0;
        for(int i=1;i

买卖股票I和买卖股票||的对比