代码训练营第51天：leetcode121买卖股票的最佳时机｜leetcode122买卖股票的最佳时机2

leetcode121：买卖股票的最佳时机

文章讲解：leetcode121

leetcode122：买卖股票的最佳时机2

文章讲解：leetcode122

目录

1，leetcode121 买卖股票的最佳时机

2，leetcode122 买卖股票的最佳时机2

---

1，leetcode121 买卖股票的最佳时机

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector& prices) {
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < prices.size(); i++) {
            for (int j = i + 1; j < prices.size(); j++){
                result = max(result, prices[j] - prices[i]);
            }
        }
        return result;
    }
};

贪心拿下

动态规划的思路比较绕

dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金 ，这里可能有同学疑惑，本题中只能买卖一次，持有股票之后哪还有现金呢？

其实一开始现金是0，那么加入第i天买入股票现金就是 -prices[i]， 这是一个负数。

dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金

这个递推数组是一个二位的，但是第二个维度就是区分买不买入当天股票。我的理解是因为股票的收益要从后面才能看出来，因此不能简单的在当前位置求max，需要记录一下。

如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来

• 第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
• 第i天买入股票，所得现金就是买入今天的股票后所得现金即：-prices[i]

那么dp[i][0]应该选所得现金最大的，所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);

如果第i天不持有股票即dp[i][1]， 也可以由两个状态推出来

• 第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
• 第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即：prices[i] + dp[i - 1][0]

同样dp[i][1]取最大的，dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);

这样递推公式我们就分析完了

本题中不持有股票状态所得金钱一定比持有股票状态得到的多！

是否持有是个关键。是否持有也对应着买入/卖出或者保持现状。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector& prices) {
        int len = prices.size();
        if (len == 0) return 0;
        vector> dp(len, vector(2));
        dp[0][0] -= prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
        }
        return dp[len - 1][1];
    }
};

这个dp数组的含义还是很巧妙的。

2，leetcode122 买卖股票的最佳时机2

唯一区别就是注意一下可以重复买入，因此要和前一天的利润求max

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector& prices) {
        int len = prices.size();
        vector> dp(len, vector(2, 0));
        dp[0][0] -= prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]); 
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
        }
        return dp[len - 1][1];
    }
};

从思路上来说，贪心是更容易想到更简单的做法。