文章链接:代码随想录
题目链接:123.买卖股票的最佳时机III
思路:买卖股票的进阶,按随想录的思路分成5种状态动态规划。每种状态依赖前一天或者加上前一种。
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(5, 0));
dp[0][1] = -prices[0];
dp[0][3] = -prices[0];
for (int i = 1; i < prices.size(); i++){
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
dp[i][2] = max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);
dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);
dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
}
return dp[prices.size() - 1][4];
}
};
文章链接:代码随想录
题目链接:188.买卖股票的最佳时机IV
思路:在上一题的基础上加上一层循环即可,或者再加一个维度变成三维数组,第一个记录第几天,第二个记录第几次买卖,最后一个维度记录买或者不买。感觉还是用二维数组方便些。
class Solution {
public:
int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {
vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(2 * k + 1));
for (int i = 0; i < 2 * k + 1; i++){
if (i % 2 == 1) dp[0][i] = -prices[0];
}
for (int i = 1; i < prices.size(); i++){
for (int j = 1; j < 2 * k + 1; j++){
if (j % 2 == 1) dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1] - prices[i]);
else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1] + prices[i]);
// cout << dp[i][j] << endl;
}
}
return dp[prices.size() - 1][2 * k];
}
};
第五十天打卡,加油!!!