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leetcode123. 买卖股票的最佳时机 III
阅读量:4115 次
发布时间:2019-05-25

本文共 2027 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。

注意: 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)。

示例 1:

输入: [3,3,5,0,0,3,1,4]输出: 6解释: 在第 4 天(股票价格 = 0)的时候买入,在第 6 天(股票价格 = 3)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。     随后,在第 7 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 8 天 (股票价格 = 4)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。

示例 2:

输入: [1,2,3,4,5]输出: 4解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。        注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。        因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

示例 3:

输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

思路:

定义第二位数组 【0】代表未持股,【1】代表持股

定义第三维数组 【】代表已购买的次数,范围为0~2
【6】 种状态
1.持股,卖出0次
2.持股,卖出1次
3.持股,卖出2次
4.未持股,卖出0次
5.未持股,卖出1次
6.未持股,卖出2次
动态规划步骤: * 1. 定义状态 * 2. 转移方程 * 3. 确定起始 * 4. 确定终了
代码:

class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if(prices.length == 0 || prices.length == 1){
return 0; } int[][][] dp = new int[prices.length][2][3]; // 第一天不买股票就是利润为0,第一天买股票就是利润为负 dp[0][0][0] = 0; dp[0][0][1] = 0; dp[0][0][2] = 0; dp[0][1][0] = -prices[0]; dp[0][1][1] = -prices[0]; dp[0][1][2] = -prices[0]; for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
// 今天未持股,并且卖出次数为0,那么前一天一定没有买股票 dp[i][0][0] = dp[i-1][0][0]; // 今天未持股,并且卖出次数为1,那么前一天持股,今天卖出,或前一天未持股,今天未行动 dp[i][0][1] = Math.max(dp[i-1][1][0]+prices[i],dp[i-1][0][1]); // 今天未持股,并且卖出次数为2,那么前一天持股,今天卖出,或前一天未持股,今天未行动 dp[i][0][2] = Math.max(dp[i-1][1][1]+prices[i],dp[i-1][0][2]); // 今天持股,卖出0次,那么前一天要么持股,今天未行动,要么前一天未持股,今天买入 dp[i][1][0] = Math.max(dp[i-1][1][0],dp[i-1][0][0]-prices[i]); // 今天持股,卖出1次,那么前一天要么持股,今天未行动,要么前一天未持股,今天买入 dp[i][1][1] = Math.max(dp[i-1][1][1],dp[i-1][0][1]-prices[i]); // 已经卖出两次了,利润不能变了,并且此状态还持有股票,是多余的 dp[i][1][2] = dp[i-1][1][2]; } return Math.max(dp[prices.length-1][0][1], Math.max(dp[prices.length-1][0][1],Math.max(dp[prices.length-1][0][2],0) ) ); }}

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