买卖股票的最佳时机含冷冻期
链接: 买卖股票的最佳时机含冷冻期
给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 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）:
卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
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: prices = [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]
示例 2:
输入: prices = [1]
输出: 0
1.状态表示
对于这种的问题，我们的状态表⽰⼀般有两种形式：
- i. 从 [i, j] 位置出发，……；
- ii. 从起始位置出发，到达 [i, j] 位置，……；
这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式，以某个位置为结尾，结合题⽬要求，定义⼀个状态表⽰：
可以看出，以某个位置为结尾时，我们可以分析出三种状态：
买入 ， 可交易（可以购买股票）， 冷冻
所以我们定义一个二维数组：
- dp[i][0] 表⽰：第 i 天结束后，处于「买⼊」状态，此时的最⼤利润；
- dp[i][1] 表⽰：第 i 天结束后，处于「可交易」状态，此时的最⼤利润；
- dp[i][2] 表⽰：第 i 天结束后，处于「冷冻期」状态，此时的最⼤利润
- 2.状态转移方程
通过对三个状态间的转移方式，我们可以得出
状态转移方程式：
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][2]) dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]
3. 初始化
三种状态都会⽤到前⼀个位置的值，因此需要初始化每⼀⾏的第⼀个位置：
- dp[0][0] ：此时要想处于「买⼊」状态，必须把第⼀天的股票买了，因此dp[0][0] = -prices[0] ；
- dp[0][1] ：啥也不⽤⼲即可，因此 dp[0][1] = 0 ；
- dp[0][2] ：⼿上没有股票，买⼀下卖⼀下就处于冷冻期，此时收益为 0 ，因此 dp[0][2]= 0
4. 填表顺序
根据「状态表⽰」，我们要三个表⼀起填，每⼀个表「从左往右」。
5. 返回值
返回三种状态下的最大值
max(dp[0][n-1],max(dp[1][n-1],dp[2][n-1]))
代码：
int maxProfit(vector<int>& prices) { int n=prices.size(); vector<vector<int>> dp(3,vector<int>(n)); dp[0][0]=-prices[0]; dp[1][0]=dp[2][0]=0; for(int i=1;i<n;i++) { dp[0][i]=max(dp[2][i-1]-prices[i],dp[0][i-1]); dp[1][i]=dp[0][i-1]+prices[i]; dp[2][i]=max(dp[2][i-1],dp[1][i-1]); } return max(dp[0][n-1],max(dp[1][n-1],dp[2][n-1])); }
买卖股票的最佳时机含手续费
链接: 买卖股票的最佳时机含手续费
给定一个整数数组 prices，其中 prices[i]表示第 i 天的股票价格 ；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
示例 2：
输入：prices = [1,3,7,5,10,3], fee = 3
输出：6
1.状态表示
对于这种的问题，我们的状态表⽰⼀般有两种形式：
- i. 从 [i, j] 位置出发，……；
- ii. 从起始位置出发，到达 [i, j] 位置，……；
这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式，以某个位置为结尾，结合题⽬要求，定义⼀个状态表⽰：
第i天结束后，所处的状态。
可以看出，以某个位置为结尾时，我们可以分析出两种状态：
买入 ， 可交易（可以购买股票）
由题可知，只有在进行一次完整的交易后，才会扣除手续费，所以我们选择在将股票卖出后扣除手续费。
所以我们定义一个二维数组：
- dp[i][0] 表⽰：第 i 天结束后，处于「买⼊」状态，此时的最⼤利润；
- dp[i][1] 表⽰：第 i 天结束后，处于「可交易」状态，此时的最⼤利润；
2.状态转移方程
通过对两个状态间的转移方式，我们可以得出
状态转移方程式：
dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] -prices[i]) dp[i][1]=max(dp[i-1][0]+prices[i]-fee,dp[i-1][1]);
3. 初始化
由于需要⽤到前⾯的状态，因此需要初始化第⼀个位置。
◦ 对于 dp[i][0] ，此时处于「买⼊」状态，因此 dp[i0[0]= -prices[0] ；
◦ 对于 dp[i][1] ，此时处于「没有股票」状态，啥也不⼲即可获得最⼤收益，因此 dp[i][1]= 0 。
4. 填表顺序
毫⽆疑问是「从左往右」，但是两个表需要⼀起填
5. 返回值
应该返回「卖出」状态下，最后⼀天的最⼤值收益： dp[n-1][1];
代码：
int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) { int n=prices.size(); vector<vector<int>> dp(n,vector<int>(2)); dp[0][0]=-prices[0];//第一天手上有票 dp[0][1]=0;//第一天手上没票 for(int i=1;i<n;i++) { dp[i][0]=max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-prices[i]); dp[i][1]=max(dp[i-1][0]+prices[i]-fee,dp[i-1][1]); } return dp[n-1][1]; }
