[LeetCode]123. 买卖股票的最佳时机 III(java实现)前后缀分解

[LeetCode]123. 买卖股票的最佳时机 III(java实现)前后缀分解

  • 1. 题目
  • 2. 读题(需要重点注意的东西)
  • 3. 解法
  • 4. 可能有帮助的前置习题
  • 5. 所用到的数据结构与算法思想
  • 6. 总结

1. 题目

[LeetCode]123. 买卖股票的最佳时机 III(java实现)前后缀分解_第1张图片
[LeetCode]123. 买卖股票的最佳时机 III(java实现)前后缀分解_第2张图片
在这里插入图片描述

2. 读题(需要重点注意的东西)

思路(前后缀分解):
i第二次交易的起点,即第二次交易从第i天买入,那么问题就被分解为了两个子问题:
[LeetCode]123. 买卖股票的最佳时机 III(java实现)前后缀分解_第3张图片

  1. 求第一次交易的最大值,即从第 1 天到第 i 天的利润最大值,这个问题就化为了[LeetCode]121. 买卖股票的最佳时机(java实现)

  2. 求第二次交易的最大利润,即求第i+1天到最后一个的最大值减去第 i 天的最大值即可

然后对于每个i,取max即可。

但是如果直接按上述思路计算左右两边的数据会超时,如:

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int[] left = new int[n];
        int[] right = new int[n];

        for(int i = 0;i < n;i++)
            left[i] = prefix(prices,0,i);

        for(int i = 0;i < n;i++)
            right[i] = suffix(prices,i,n - 1);

        int res = 0;
        for(int i = 0;i < prices.length;i++)
            res = Math.max(res,left[i]+right[i]);
        
        return res;
    }
    
    // 左半段
    private int prefix(int[] prices,int start,int end){
        int res = 0;
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for(int i = start;i <= end;i++){
            res = Math.max(res,prices[i] - min);
            if(prices[i] < min) min = prices[i];
        }
        return res;
    }

    // 右半段
    private int suffix(int[] prices,int start,int end){
        int res = 0;
        for(int i = end;i >= start;i--)
            res = Math.max(res,prices[i] - prices[start]);
        return res;
    }
}

因此需要进行优化:

  1. 用f[i]存储以i为分界点的左半段的一次交易的最大值

  2. 计算以i为分界点的右半段的最大值时,用f[i] + 以i为分界点的右半段的最大值来计算最终的结果

3. 解法

---------------------------------------------------解法---------------------------------------------------

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        
        // f[i]表示以i为分界点,左半段交易一次的最大金额
        int[] f = new int[n+1];
        for(int i = 1,minp = Integer.MAX_VALUE; i <= n;i++){
            // 当前价格减去左半段中的价格最小值为这天能赚的做多的利润
            f[i] = Math.max(f[i-1],prices[i-1]-minp);
            // 保存左半段中的价格最小值
            minp = Math.min(minp,prices[i-1]);
        }

        // 遍历整个数组,以i为分界点,在遍历时计算右半段的最大值,并根据f[i]求出答案
        int res = 0;
        // maxp为右半段的价格最大值
        for(int i = n,maxp = 0;i >= 1;i--){
            // 右半段的价格最大值减去当天的价格为右半段一次交易能获得的最大利润
            res = Math.max(res,maxp - prices[i - 1] + f[i - 1]);
            maxp = Math.max(maxp,prices[i - 1]);
        }
        return res;
    }
}

可能存在的问题:

4. 可能有帮助的前置习题

5. 所用到的数据结构与算法思想

6. 总结

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