标签:309 dp2 dp0 int 股票 力扣 prices 冷冻
买卖股票系列的第三道题,采用的算法也是动态规划算法。核心思想就是计算每天收益时要分三种情况,分别对应当天结束后的交易状态,具体解析过程参考代码示例。
package likou;
/*
* 最佳买卖股票时期(含冷冻期)
* 题干:
* 给定一个整数数组prices,其中第i个元素代表了第i天的股票价格
* 设计一个算法计算出最大利润
* 在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)
* 你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。
* 卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)
*/
public class Demo309 {
/*
* 解题思路:
* 当i=0时,收益肯定是0
* 当i=1时,收益是Math.max(0,prices[1]-prices[0]);
* 当i>=2时,就需要分三种情况来看
* 第一种情况就是第i天结束后,手上没有股票且非冷冻期则收益dp0
* 第i-1天结束,没有股票非冷冻期或没有股票冷冻期
* 对应dp0[i] = Math.max(dp0[i-1],dp1[i-1]);
* 第二种情况就是第i天结束,手上没有股票但处于冷冻期则收益dp1
* 股票在第i天卖出且i-1天结束手上有股票
* 对应dp1[i] = dp2[i-1]+prices[i]
* 第三种情况就是第i天结束,手上有股票的收益dp2
* 第i-1天结束手上有股票或者第i-1天结束手上没有股票且非处于冷冻期
* 对应dp2[i] = Math.max(dp2[i-1],dp0[i-1]-prices[i])
*/
public int maxProfit(int[] prices) {
int dp0 = 0;
int dp1 = 0;
int dp2 = -prices[0];
int length = prices.length;
for(int i=1;i<length;i++) {
int tempdp0 = Math.max(dp0, dp1);
int tempdp1 = dp2+prices[i];
dp2 = Math.max(dp2, dp0-prices[i]);
dp0 = tempdp0;
dp1 = tempdp1;
}
return Math.max(dp0, dp1);
}
public static void main(String args[]) {
Demo309 demo = new Demo309();
int[] prices = {1,2,3,0,2};
System.out.println(demo.maxProfit(prices));
}
}
标签:309,dp2,dp0,int,股票,力扣,prices,冷冻 来源: https://blog.csdn.net/sunny_daily/article/details/119910583
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