股票问题是一个动态规划的系列问题,动态规划是解决这一个系列问题的方案
一、动态规划
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
length = len(prices)
if len == 0:
return 0
dp = [[0] * 2 for _ in range(length)]
dp[0][0] = -prices[0]
dp[0][1] = 0
for i in range(1, length):
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[-1][1]
提醒?
虽然这题使用贪心更简单,它只能解决 某个具体场景上的问题,并不通用,动态规划更加通用
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
length = len(prices)
dp = [[0] * 2 for _ in range(length)]
dp[0][0] = -prices[0]
dp[0][1] = 0
for i in range(1, length):
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]) #注意这里是和121. 买卖股票的最佳时机唯一不同的地方
dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i])
return dp[-1][1]
?