LeetCode Day 动态规划第 9 部分

leetcode day 动态规划第 9 部分

188. 买卖股票的最佳时机 iv

给定一个整数数组prices,其中prices[i]是给定股票第i天的价格,以及一个整数k。

找到你能获得的最大利润。您最多可以完成k次交易:即您最多可以买入k次,最多可以卖出k次。

注意:您不能同时进行多项交易(即您必须先卖出股票才能再次购买)。

示例1:

输入:k = 2,价格 = [2,4,1]
输出:2
说明:第 1 天买入(价格 = 2),第 2 天卖出(价格 = 4),利润 = 4-2 = 2。
示例2:

输入:k = 2,价格 = [3,2,6,5,0,3]
输出:7
解释:第 2 天买入(价格 = 2)并在第 3 天卖出(价格 = 6),利润 = 6-2 = 4。然后在第 5 天买入(价格 = 0)并在第 6 天卖出(价格 = 3) ,利润=3-0=3.

限制:

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1 <=k <=100
1 <=prices.length <=1000
0 <= 价格[i] <= 1000
原始页面

    public int maxprofit(int k, int[] prices) {        /**[0][0] do nothing in day 0           [0][1] own the stock for 1st time in day 0           [0][2] not own the stock for 1st time in day 0           [0][3] own the stock for 2nd time in day 0           [0][4] not own the stock for 2nd time in day 0           ....           [0][k*2-1] own the stock for kth time in day 0           [0][k*2] not own the stock for kth time in day 0           [1][1] = max([0][1],[0][0]-prices[1])           [1][2] = max([0][2],[0][1]+prices[1])           [1][3] = max([0][3],[0][2]-prices[1])           [i][j] if j is odd means we need to pay for the stock or keep the own status                  if j is even means we can sell the stock or keep the non-stock status        */            int[][] dp = new int[prices.length+1][k*2+1];        for(int i=1; i<=k*2; i+=2){            dp[0][i] = -prices[0];        }        for(int i=1; i<prices.length; i++){            for(int j=1; j<=k*2; j++){                dp[i][j] = math.max(                    dp[i-1][j],                    dp[i-1][j-1] + ((j % 2 == 0) ? 1 : -1) * prices[i]                );            }        }        return dp[prices.length-1][k*2];      }

309. 买卖股票的最佳时机(有冷却时间)

给你一个数组价格,其中prices[i]是给定股票在第i天的价格。

找到你能获得的最大利润。您可以根据需要完成任意多次交易(即多次买入一股股票并卖出一股股票),但有以下限制:

卖出股票后,第二天(即冷却一天)将无法再购买股票。
注意:您不能同时进行多项交易(即您必须先卖出股票才能再次购买)。

示例1:

输入:价格 = [1,2,3,0,2]
输出:3
说明:交易 = [买入、卖出、冷却、买入、卖出]
示例2:

输入:价格 = [1]
输出:0

限制:

1 <=prices.length <=5000
0 <= 价格[i] <= 1000

    public int maxprofit(int[] prices) {        /**        [0] own the stock        [1] colldown         [2] not own the stock          */         int[][] dp = new int[prices.length][3];         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][2]-prices[i]);            dp[i][1] = dp[i-1][0] + prices[i];            dp[i][2] = math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][2]);         }        // arrays.stream(dp).map(arrays::tostring).foreach(system.out::println);         return math.max(dp[prices.length-1][2],dp[prices.length-1][1]);    }

请注意,当冷却期时,我们无法购买新股票。

在此回归关系中,它显示 dp[2] 是我们更新的最后一个,以便我们可以继续覆盖冷却条件。

714. 买卖股票并收取交易费的最佳时机

给你一个价格数组,其中prices[i]是给定股票第i天的价格,以及代表交易费用的整数费用。

找到你能获得的最大利润。您可以完成任意数量的交易,但您需要为每笔交易支付交易费用。

注意:

您不得同时进行多项交易(即,您必须先卖出股票才能再次购买)。
每次买卖股票只收取一次交易费。

示例1:

输入:价格 = [1,3,2,8,4,9],费用 = 2
输出:8
说明:最大利润可以通过以下方式实现:

以价格[0] = 1 购买以价格[3] = 8 出售以价格[4] = 4 购买以价格[5] = 9 出售总利润为 ((8 – 1) – 2) + ((9 – 4) – 2) = 8。示例2:

输入:价格 = [1,3,7,5,10,3],费用 = 3
输出:6

限制:

1 <= 价格.长度 <= 5 * 10^4
1 <= 价格[i] < 5 * 10^4
0 <= 费用 < 5 * 10^4
原始页面

我们唯一应该考虑的就是增加交易费,但是费用并不会改变我们之前的逻辑

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

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