训练营第三十八天 | 309.最佳买卖股票时机含冷冻期动态规划系列七总结714.买卖股票的最佳时机含手续费股票问题总结篇!

309.最佳买卖股票时机含冷冻期

力扣题目链接(opens new window)

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 (即冷冻期为 1 天)。

示例:

  • 输入: [1,2,3,0,2]
  • 输出: 3
  • 解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]

思路

相对于动态规划：122.买卖股票的最佳时机II (opens new window)，本题加上了一个冷冻期。所以在上一题的基础上多加一个冷冻期的状态即可。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int len = prices.size();
        vector<int> buy(len, INT_MIN);
        vector<int> sell(len, 0);
        vector<int> frozen(len, 0);

        buy[0] = -prices[0]; // 初始买入状态的收益
        sell[0] = 0;         // 初始卖出状态的收益
        frozen[0] = 0;        // 初始冷冻期的收益

        for (int i = 1; i < len; i++) {
            buy[i] = max(buy[i - 1], frozen[i - 1] - prices[i]); // 买入状态
            sell[i] = max(sell[i - 1], buy[i - 1] + prices[i]); // 卖出状态
            frozen[i] = max(frozen[i - 1], sell[i - 1]);          // 冷冻期状态
        }

        return max(sell[len - 1], frozen[len - 1]); // 最后的最大收益应从卖出和冷冻期中选
    }
};

动规五部曲：

  1. 确定dp数组以及下标的含义

dp[i][j]，第i天状态为j，所剩的最多现金为dp[i][j]。

其实本题很多同学搞的比较懵，是因为出现冷冻期之后，状态其实是比较复杂度，例如今天买入股票、今天卖出股票、今天是冷冻期，都是不能操作股票的。

具体可以区分出如下四个状态：

  • 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）
  • 不持有股票状态，这里就有两种卖出股票状态
    • 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）
    • 状态三：今天卖出股票
  • 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！

​

j的状态为：

  • 0：状态一
  • 1：状态二
  • 2：状态三
  • 3：状态四
  1. 确定递推公式

达到买入股票状态（状态一）即：dp[i][0]，有两个具体操作：

  • 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]

那么dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]);

达到保持卖出股票状态（状态二）即：dp[i][1]，有两个具体操作：

  • 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]);

达到今天就卖出股票状态（状态三），即：dp[i][2] ，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];

达到冷冻期状态（状态四），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];

综上分析，递推代码如下：

dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][1]) - prices[i]);
dp[i][1] = 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];
  1. dp数组如何初始化

这里主要讨论一下第0天如何初始化。

如果是持有股票状态（状态一）那么：dp[0][0] = -prices[0]，一定是当天买入股票。

保持卖出股票状态（状态二），这里其实从 「状态二」的定义来说 ，很难明确应该初始多少，这种情况我们就看递推公式需要我们给他初始成什么数值。

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]，那么大家感受一下 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，是我们第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。

  1. 确定遍历顺序

从递归公式上可以看出，dp[i] 依赖于 dp[i-1]，所以是从前向后遍历。

最后结果是取 状态二，状态三，和状态四的最大值，不少同学会把状态四忘了，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(vector<int>& prices) {
        int n = prices.size();
        if (n == 0) return 0;
        vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(4, 0));
        dp[0][0] -= prices[0]; // 持股票
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], max(dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]));
            dp[i][1] = 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 max(dp[n - 1][3], max(dp[n - 1][1], dp[n - 1][2]));
    }
};

动态规划系列七总结

动态规划：买卖股票的最佳时机II (opens new window)中股票可以买卖多次了！

这也是和121. 买卖股票的最佳时机 (opens new window)的唯一区别（注意只有一只股票，所以再次购买前要出售掉之前的股票）

重点在于递推公式的不同。

dp数组的含义：

  • dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
  • dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金

递推公式：

dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);

本题和121. 买卖股票的最佳时机 (opens new window)的代码几乎一样，唯一的区别在：

dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);

动态规划：买卖股票的最佳时机IV (opens new window)最多可以完成 k 笔交易。

相对于上一道动态规划：123.买卖股票的最佳时机III (opens new window)，本题需要通过前两次的交易，来类比前k次的交易

  1. 确定dp数组以及下标的含义

使用二维数组 dp[i][j] ：第i天的状态为j，所剩下的最大现金是dp[i][j]

j的状态表示为：

  • 0 表示不操作
  • 1 第一次买入
  • 2 第一次卖出
  • 3 第二次买入
  • 4 第二次卖出
  • .....

除了0以外，偶数就是卖出，奇数就是买入。

  1. 确定递推公式

dp[i][1]，表示的是第i天，买入股票的状态，

for (int j = 0; j < 2 * k - 1; j += 2) {
    dp[i][j + 1] = max(dp[i - 1][j + 1], dp[i - 1][j] - prices[i]);
    dp[i][j + 2] = max(dp[i - 1][j + 2], dp[i - 1][j + 1] + prices[i]);
}

动态规划：123.买卖股票的最佳时机III (opens new window)最大的区别就是这里要类比j为奇数是买，偶数是卖的状态。

  1. dp数组如何初始化

dp[0][j]当j为奇数的时候都初始化为 -prices[0]

代码如下：

for (int j = 1; j < 2 * k; j += 2) {
    dp[0][j] = -prices[0];
}

在初始化的地方同样要类比j为奇数是买、偶数是卖的状态。

  1. 确定遍历顺序

从递归公式其实已经可以看出，一定是从前向后遍历，因为dp[i]，依靠dp[i - 1]的数值。

最后一次卖出，一定是利润最大的，dp[prices.size() - 1][2 * k]即红色部分就是最后求解。

动态规划：最佳买卖股票时机含冷冻期 (opens new window)尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票），但有冷冻期，冷冻期为1天

相对于动态规划：122.买卖股票的最佳时机II (opens new window)，本题加上了一个冷冻期

本题则需要第三个状态：不持有股票（冷冻期）的最多现金。

714.买卖股票的最佳时机含手续费

力扣题目链接(opens new window)

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 ；非负整数 fee 代表了交易股票的手续费用。

你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。

返回获得利润的最大值。

注意：这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程，每笔交易你只需要为支付一次手续费。

示例 1:

  • 输入: prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
  • 输出: 8

解释: 能够达到的最大利润:

  • 在此处买入 prices[0] = 1
  • 在此处卖出 prices[3] = 8
  • 在此处买入 prices[4] = 4
  • 在此处卖出 prices[5] = 9
  • 总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8.

注意:

  • 0 < prices.length <= 50000.
  • 0 < prices[i] < 50000.
  • 0 <= fee < 50000.

思路

本题贪心解法：贪心算法：买卖股票的最佳时机含手续费(opens new window)

相对于动态规划：122.买卖股票的最佳时机II (opens new window)，本题只需要在计算卖出操作的时候减去手续费就可以了，代码几乎是一样的。

唯一差别在于递推公式部分.

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {
        int len = prices.size();
        vector<int> buy(len, INT_MIN);
        vector<int> sell(len, 0);
        
        buy[0] = -prices[0]; 
        sell[0] = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            buy[i] = max(buy[i - 1], sell[i - 1] - prices[i]);
            sell[i] = max(sell[i - 1], buy[i - 1] + prices[i] - fee);
        }           
        return sell[len - 1];

    }
};

股票问题总结篇!

股票问题总结

  • 动态规划：121.买卖股票的最佳时机(opens new window)
  • 动态规划：122.买卖股票的最佳时机II(opens new window)
  • 动态规划：123.买卖股票的最佳时机III(opens new window)
  • 动态规划：188.买卖股票的最佳时机IV(opens new window)
  • 动态规划：309.最佳买卖股票时机含冷冻期(opens new window)
  • 动态规划：714.买卖股票的最佳时机含手续费(opens new window)

#卖股票的最佳时机

动态规划：121.买卖股票的最佳时机 (opens new window)，股票只能买卖一次，问最大利润。

// 版本一
class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int len = prices.size();
        if (len == 0) return 0;
        vector<vector<int>> dp(len, vector<int>(2));
        dp[0][0] -= prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
        }
        return dp[len - 1][1];
    }
};

#买卖股票的最佳时机II

动态规划：122.买卖股票的最佳时机II (opens new window)可以多次买卖股票，问最大收益。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int len = prices.size();
        vector<int> buy(len, INT_MIN);
        vector<int> sell(len, 0);
        buy[0] = -prices[0];
        sell[0] = 0;
        for(int i = 1; i < len; i++) {
            buy[i] = max(buy[i - 1], sell[i - 1] - prices[i]);
            sell[i] = max(sell[i - 1], buy[i - 1] + prices[i]);
        }
        return sell[len - 1];
    }
};

#买卖股票的最佳时机III

动态规划：123.买卖股票的最佳时机III (opens new window)最多买卖两次，问最大收益。

// 版本二
class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        if (prices.size() == 0) return 0;
        vector<int> dp(5, 0);
        dp[1] = -prices[0];
        dp[3] = -prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
            dp[1] = max(dp[1], dp[0] - prices[i]);
            dp[2] = max(dp[2], dp[1] + prices[i]);
            dp[3] = max(dp[3], dp[2] - prices[i]);
            dp[4] = max(dp[4], dp[3] + prices[i]);
        }
        return dp[4];
    }
};

#买卖股票的最佳时机IV

动态规划：188.买卖股票的最佳时机IV (opens new window)最多买卖k笔交易，问最大收益。

class Solution {
public:
    int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {       
        vector<int> buy(k, INT_MIN);
        vector<int> sell(k, 0);    

        for(int price : prices) {
            buy[0] = max(buy[0], -price);
            sell[0] = max(sell[0], buy[0] + price);   
            for (int i = 1; i < k; i++) {
                buy[i] = max(buy[i], sell[i - 1] - price);
                sell[i] = max(sell[i], buy[i] + price);
            }
        }
        return sell[k - 1];
    }
};

#最佳买卖股票时机含冷冻期

动态规划：309.最佳买卖股票时机含冷冻期 (opens new window)可以多次买卖但每次卖出有冷冻期1天。

相对于动态规划：122.买卖股票的最佳时机II (opens new window)，本题加上了一个冷冻期。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int len = prices.size();
        vector<int> buy(len, INT_MIN);
        vector<int> sell(len, 0);
        vector<int> frozen(len, 0);

        buy[0] = -prices[0]; // 初始买入状态的收益
        sell[0] = 0;         // 初始卖出状态的收益
        frozen[0] = 0;        // 初始冷冻期的收益

        for (int i = 1; i < len; i++) {
            buy[i] = max(buy[i - 1], frozen[i - 1] - prices[i]); // 买入状态
            sell[i] = max(sell[i - 1], buy[i - 1] + prices[i]); // 卖出状态
            frozen[i] = max(frozen[i - 1], sell[i - 1]);          // 冷冻期状态
        }

        return max(sell[len - 1], frozen[len - 1]); // 最后的最大收益应从卖出和冷冻期中选
    }
};

#买卖股票的最佳时机含手续费

动态规划：714.买卖股票的最佳时机含手续费 (opens new window)可以多次买卖，但每次有手续费。

相对于动态规划：122.买卖股票的最佳时机II (opens new window)，本题只需要在计算卖出操作的时候减去手续费就可以了，代码几乎是一样的。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {
        int len = prices.size();
        vector<int> buy(len, INT_MIN);
        vector<int> sell(len, 0);
        
        buy[0] = -prices[0]; 
        sell[0] = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            buy[i] = max(buy[i - 1], sell[i - 1] - prices[i]);
            sell[i] = max(sell[i - 1], buy[i - 1] + prices[i] - fee);
        }           
        return sell[len - 1];

    }
};

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Linux笔记--权限与属性命令、查找指令、压缩命令、网络指令

权限 使用ls指令查看详细信息时 rwx分别代表读写执行三种权限&#xff0c;book代表book用户&#xff0c;对于权限来说三种权限分别代表二进制一位&#xff0c;即同时拥有rwx就是111&#xff0c;此时这个文件权限为775 改变权限为rw-rwxr-w指令 book100ask:~/Desktop$ chmod …
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傲星一个在线工具箱源码附搭建教程

傲星一个在线工具箱源码附搭建教程

傲星工具箱源码是一款功能强大的在线工具箱程序&#xff0c;您可以通过安装扩展来增强其功能。同时&#xff0c;该程序还提供了插件模板的功能&#xff0c;让您可以将其作为网页导航使用。 1.PHP版本需不低于7.2.5。 2.Mysql版本需不低于5.7。 3.需要安装fileinfo扩展。 4.…
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中望CAD 2025 (ZW3D2025) 简体中文修改版

中望CAD 2025 (ZW3D2025) 简体中文修改版

名称&#xff1a;中望CAD 2025 (ZW3D2025) 简体中文修改版 描述&#xff1a;一款三维CAD设计工具&#xff0c;运行破解补丁ZW3D2025-2024-Patch执行修补。 链接&#xff1a;夸克网盘分享 &#x1f4c1; 大小&#xff1a;3.2GB &#x1f3f7; 标签&#xff1a;#PC软件 #CAD #设…
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论文阅读笔记：Instance-Aware Dynamic Neural Network Quantization

论文阅读笔记：Instance-Aware Dynamic Neural Network Quantization

论文阅读笔记&#xff1a;Instance-Aware Dynamic Neural Network Quantization 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 网络量化4.2 动态量化4.3 用于动态量化的位控制器4.4 优化 5 效果 论文&#xff1a;https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Liu_Instance-Aware_…
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Qt 6.13

Qt 6.13

作业&#xff1a; #include "mywidget.h"mywidget::mywidget(QWidget *parent): QWidget(parent) {this->setStyleSheet("background-color:white");this->resize(600,600);this->setWindowFlag(Qt::FramelessWindowHint);this->setWindowTit…
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