【代码随想录】刷题笔记Day48

发布时间:2024年01月09日

前言

  • 早上练车去了(好久没有8点前醒了),练科目二两小时下来脚根可真酸啊,希望下周一把过。练完顺带去Apple西湖免费换新了耳机,羊毛爽!

121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣(LeetCode)

  • 贪心法

    • 更新最小值,更新最大区间利润值
    • class Solution {
      public:
          int maxProfit(vector<int>& prices) {
              int low = INT_MAX;
              int result = 0;
              for (int i = 0; i < prices.size(); i++) {
                  low = min(low, prices[i]);  // 取最左最小价格
                  result = max(result, prices[i] - low); // 直接取最大区间利润
              }
              return result;
          }
      };
  • 动规法(一维)

    • 一维思路和贪心类似,有点难理解
    • dp[i]含义
      • 以prices[i]价格卖出可获得的最大利润
    • ?递推公式
      • 情况一:i-1买入,i卖出,收益prices[i] - prices[i-1]
      • 情况二:i-1之前已卖出,如果延迟到i卖出,取更高的收益
      • dp[i]?= max(prices[i] - prices[i-1], prices[i] - prices[i-1] + dp[i-1]);
    • 初始化及顺序
      • dp[0] = 0,从前往后
    • 要最高收益,结果取dp[i]的最大值(和其他一维有差别),另外可以优化一下空间
    • // 优化前
      class Solution {
      public:
          int maxProfit(vector<int>& prices) {
              int len = prices.size();
              vector<int> dp(len);
              int result = 0;
              for(int i = 1; i < len; i++){
                  dp[i] = max(prices[i] - prices[i - 1], prices[i] - prices[i - 1] + dp[i - 1]);
                  result = max(result, dp[i]);
              }
              return result;
          }
      };
      
      // 优化后
      class Solution {
      public:
          int maxProfit(vector<int>& prices) {
              int len = prices.size();
              int dp0 = 0, dp1 = 0;  // 只需要维护滚动两个值
              int result = 0;
              for(int i = 1; i < len; i++){
                  dp1 = max(prices[i] - prices[i - 1], prices[i] - prices[i - 1] + dp0);
                  result = max(result, dp1);
                  dp0 = dp1; // 互换
              }
              return result;
          }
      };
      
  • 动规法(二维)

    • 二维用的01双状态,类似打家劫舍III
    • dp数组含义
      • dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金:维持现状 + 买入股票
      • dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金:维持现状 + 卖出股票
    • 递推公式
      • dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
      • dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
    • 初始化及顺序
      • dp[0][0] = -prices[0];? dp[0][1] = 0;? 从前往后
    • 答案取dp[max][1],因为不持有一定比持有多
    • class Solution {
      public:
          int maxProfit(vector<int>& prices) {
              int len = prices.size();
              vector<vector<int>> dp(len, vector<int>(2));
              dp[0][0] -= prices[0];
              for(int i = 1; i < len; i++){
                  // 持有:原状 + 买入
                  dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
                  // 不持有:原状 + 卖出持有
                  dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
              } 
              return dp[len - 1][1];
          }
      };

后言

  • 先到这(饿了),看评论区尝试了一下一维和改进废了些时间,晚上有空继续刷股票

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_56077562/article/details/135481431
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