代码随想录算法训练营第五十五天|309.最佳买卖股票时机含冷冻期，714.买卖股票的最佳时机含手续费

 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 

视频讲解：动态规划来决定最佳时机，这次有冷冻期！| LeetCode：309.买卖股票的最佳时机含冷冻期_哔哩哔哩_bilibili

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最后结果是取 状态二，状态三，和状态四的最大值，别把状态四忘了，状态四是冷冻期，最后一天如果是冷冻期也可能是最大值

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        //第一步确定dp数组；dp[i][j]，第i天状态为j，所剩的最多现金为dp[i][j]

        //第二步：确立递推公式
        //0 状态一：持有股票状态（今天买入股票，或者是之前就买入了股票然后没有操作，一直持有）
        //操作一：前一天就是持有股票状态（状态一），dp[i][0] = dp[i - 1][0]
        //操作二：今天买入了，有两种情况:
        //前一天是冷冻期（状态四），dp[i - 1][3] - prices[i]
        //前一天是保持卖出股票的状态（状态二），dp[i - 1][1] - prices[i]
        //dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][1]) - prices[i]);

        //1 状态二：保持卖出股票的状态（两天前就卖出了股票，度过一天冷冻期。或者是前一天就是卖出股票状态，一直没操作）
        //操作一：前一天就是状态二
        //操作二：前一天是冷冻期（状态四）
        //dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][3]);

        //2 状态三：今天卖出股票
        //只有一个操作：昨天一定是持有股票状态（状态一），今天卖出。即：dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i];

        //3 状态四：今天为冷冻期状态，但冷冻期状态不可持续，只有一天！
        //即：dp[i][3]，只有一个操作：昨天卖出了股票（状态三），dp[i][3] = dp[i - 1][2];

        //第三步初始化：
        //dp[0][0] = -prices[0]，一定是当天买入股票
        //如果i为1，第1天买入股票，那么递归公式中需要计算 dp[i - 1][1] - prices[i] ，即 dp[0][1] - prices[1]，
        //一下 dp[0][1] （即第0天的状态二）应该初始成多少，只能初始为0。想一想如果初始为其他数值，
        //是第1天买入股票后 手里还剩的现金数量是不是就不对了。
        //今天卖出了股票（状态三），同上分析，dp[0][2]初始化为0，dp[0][3]也初始为0
        int n = prices.length;
        int dp[][] = new int[n][4];
        dp[0][0] = -prices[0];
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            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[n - 1][3], Math.max(dp[n - 1][1], dp[n - 1][2]));
    }
}

714.买卖股票的最佳时机含手续费  

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class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
        int dp[][] = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.length; 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 - 1][0] + prices[i] - fee);
        }
        return dp[prices.length - 1][1];
    }
}

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