prices[i]表示第i天股票的价格,尽可能多地完成更多的交易,不能同时进行多笔交易,卖出股票后,第二天无法买入股票(冷冻期是1天),计算最大利润
动规五部曲
1)dp数组及下标i的含义
状态1:dp[i][0] 第i天持有股票的状态最大现金
状态2:dp[i][1] 第i天保持股票卖出的状态,冷冻期之后最大现金
状态3:dp[i][2] 第i天具体卖出股票的状态,冷冻期的前一天最大现金
状态4:dp[i][3] 第i天冷冻期的状态最大现金
最终求解:dp[prices.size()-1][1] dp[prices.size()-1][2] dp[prices.size()-1][3]的
2)递推公式
dp[i][0] = dp[i-1][0] 前一天持有股票
买入股票:前一天是冷冻期;前一天保持卖出股票状态
dp[i][0] = dp[i-1][3]-prices[i]
dp[i][0] = dp[i-1][1]-prices[i]
dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][3]-prices[i],dp[i-1][1]-prices[i])
dp[i][1] = dp[i-1][1] 冷冻期之后一直保持股票卖出的状态
dp[i][1] = dp[i-1][3] 冷冻期的状态的下一天
dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][3])
dp[i][2] = dp[i-1][0]+prices[i] 前一天是持有股票的状态
dp[i][3] = dp[i-1][2] 前一天是具体卖出股票的状态
3)dp数组初始化
dp[0][0]=-prices[0]
dp[0][1]的状态是一个非法状态,看递推公式中需要初始化为多少,dp[1][0]=dp[0][1]-prices[1],所以将dp[0][1]初始化成0(当天买当天卖)
dp[1][0] = dp[0][3]-prices[1] 所以将dp[0][3]初始化为0
同理将dp[0][2]初始化为0
4)遍历顺序
根据递推公式,dp[i] 依赖于 dp[i-1],从小到大遍历
5)打印dp数组
代码
class Solution {
public:
int maxProfit(vector& prices) {
//定义dp数组
vector> dp(prices.size(),vector(4,0));
//初始化dp数组
dp[0][0] = -prices[0];
//递推
for(int i=1;i
prices[i]表示第i天的股票价格 fee代表交易股票的手续费,每笔交易都需要附手续费,可以无限次的进行交易,不能同时进行多次交易,返回利润的最大值。
动规五部曲
1)dp数组及下标i的含义
dp[i][0]:第i天持有股票的最大现金数
dp[i][1]:第i天不持有股票的最大现金数
最后求解:dp[prices.size()-1][1]
2)递推公式
dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-prices[i]),因为可以无限次交易,所以持有股票可以分为两种情况,一种是一直持有,另一种是前一天不持有股票,那么今天可以买入
dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+prices[i]-fee),不持有股票可以分为两种情况,一种是一直不持有,还有一种是前一天持有股票,那么,今天卖出,就达到了不持有的情况,同时需要减去手续费
3)dp数组初始化
根据递推公式,初始化dp[0][0]和dp[0][1],
dp[0][0]代表第i天持有股票的最大现金数,dp[1][0]=dp[0][0],那么为-prices[0]
dp[1][0]代表第i天不持有股票的最大现金数 dp[1][1]=dp[0][1] 那么第一天一定是买或者不买股票,所以不持有股票的最大现金数是0
4)遍历顺序
根据递推公式,从小到大遍历 for(i=1;i 5)打印dp数组class Solution {
public:
int maxProfit(vector