给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 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）: 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购
给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 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）: 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购
package leetcode; public class demo_309 { public int maxProfit(int[] prices) { //前i天中，最后一个操作是买入的最大收益 int[] buy=new int[prices.length]; //前i天中，最后一个操作是卖出的最大收益 int[] sell=new int[prices.length
地址 https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/ 给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 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）: 卖出股票
"""309. 最佳买卖股票时机含冷冻期给定一个整数数组，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
解答 动态规划 基于122题的变形 第 i - 2 天【不持有】股票，第 i 天买入（考虑冷冻期） 前天【不持有】股票，今天买入 特殊处理：i<2时，不持有股票时的收益为0，所以代码为：i>=2?dp[i-2][0]:0 dp[i][1] = max(dp[i-1][1],(i>=2?dp[i-2][0]:0)-prices[i]); #include <vector> #include <a
目录309.最佳买卖股票时机含冷冻期题目题解 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 题目 给定一个整数数组，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
309.最佳买卖股票时机含冷冻期 思路 四种dp 状态：买入，卖出、今日卖出、冷冻初始化只需要将买入的设置为价格负数，其他三个卖出利润都是0 class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int size = prices.length; if(size == 0) return 0;
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
文章目录 一. 题目信息1. 描述2. 示例 二. 解法1. 动态规划①. 复杂度分析②. c++解法 一. 题目信息 1. 描述 给定一个整数数组，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
给定一个二叉搜索树，编写一个函数 kthSmallest 来查找其中第 k 个最小的元素。 说明： 你可以假设 k 总是有效的，1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数。 示例 1: 输入: root = [3,1,4,null,2], k = 1 3 / \ 1 4 \ 2输出: 1 示例 2: 输入: root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3
题的传送门：309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 dp 动态规划 have[i] 表示第 i 天持有股票，那么就只能是今天买入或者之前就有 no[i] 表示第 i 天没有持有股票，那么就只能是今天卖出或者之前就没有 当前题为无限次购买，不过存在冷冻期而已 状态转移方程： 1、普通的无限次股票购买： have[i] =
问题 给定一个整数数组，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
问题 好巧不巧，当你晚上准备上线的时候，在下午临近下班的时候CI&CD工具出问题了，提交代码不能触发构建，不能上线了，Drone平台那边也下班了，正好CICD依赖的公司git仓库也出问题了（就是上次Drone构建失败被误会的部门），我们的构建服务也没有相关的报错日志，就顺水推锅取消了上线。 定位 问题没
309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { if(prices.size() < 2) return 0; vector<int> buy(prices.size(), 0); vector<int> sell(pric
出现如下错误： 这种问题，我的解决方法是同步了系统的时间与internet一致，然后再重新下载，就不再报错。希望我的解决方法能对你们有所帮助。
#define max(a,b) ((a)>(b))?(a) :(b); int maxProfit(int* prices, int pricesSize){ if(pricesSize==0) return 0; int i, buy=-prices[0], sell=0, pre=0, tmp; for (i=1; i<pricesSize; i++){ tmp=sell; sell=max( sell, bu
给定一个整数数组，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
LeetCode： 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 类型题： 121. 买卖股票的最佳时机 （单调栈） 122. 买卖股票的最佳时机 II 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 （ dp ） 主要是定义状态， 和 含手续费类似， 手续费定义了两个状态 （ 持有股票， 不持有股票 ） 本题定义三个状态 （ 持有股票， 不持有股
1、题目描述 给定一个整数数组，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
Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like (ie, buy one and sell one share of the stock multiple times) with the
func maxProfit(prices []int) int { length := len(prices) // 特殊判断 if length <= 1 { return 0 } // 声明dp dp := make([][3]int, length) //dp[i][j]表示[0, i]区间内，在下标为i这一天状态为j时的最大收益。 // 初始化 dp[0][0] = 0 // 【0天】
题目 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 我的思路 看到题目，基本确定要用动态规划。 我想到的状态转移的思路是：第i天结束后的最大利润是第i-1天的最大利润P(i-1)或者第j-1天的最大利润加上第j天买股票第i-1天卖股票的利润P(j)+Price(i)-Price(j)。 P(i)=P(i-1) P(i)=max(
由于该题是套题中的第五题，所以我全都列出来，描述就只写本题的了 1.只允许交易一次：121. 买卖股票的最佳时机 2.无交易次数上限：122. 买卖股票的最佳时机 II 3.只允许交易两次：123.买卖股票的最佳时机 III 4.有交易次数上限：188. 买卖股票的最佳时机 IV 5.每次交易后休息：309. 最佳买卖股
一、题目说明 题目309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown，计算买卖股票的最大利润，卖出股票后第二天不能买入，需要冷却一天。 二、我的解答 这个题目，我没做出来。看了高手的解答，才知道用dp。 class Solution{ public: //sold[i] = hold[i-1] + price[i]; //hold[i
