【Leetcode刷题Python】309. 最佳买卖股票时机含冷冻期

简介: 解决LeetCode上309题“最佳买卖股票时机含冷冻期”的Python代码示例,利用动态规划方法计算在含有冷冻期约束下的最大利润。

1 题目

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]

2 解析

  • 对于 第一个状态d1​,我们目前持有的这一支股票可以是在第 i−1 天就已经持有的,对应的状态为d1​;或者是第 i 天买入的,那么第 i−1 天就不能持有股票并且不处于冷冻期中,对应的状态为d3​加上买入股票的负收益 prices[i]。因此状态转移方程为:(理解为买入状态)
    d1=max(d1,d3−prices[i])

  • 对于第二个状态d2​,我们在第 i 天结束之后处于冷冻期的原因是在当天卖出了股票,那么说明在第 i−1 天时我们必须持有一支股票,对应的状态为d1​加上卖出股票的正收益 prices[i]。因此状态转移方程为:(理解为卖出)
    d2=d1+prices[i]

  • 对于第三个状态d3​,我们在第 i 天结束之后不持有任何股票并且不处于冷冻期,说明当天没有进行任何操作,即第 i−1 天时不持有任何股票:如果处于冷冻期,对应的状态为d2​;如果不处于冷冻期,对应的状态为d3​。因此状态转移方程为:
    d3=max(d2,d3)

3 Python实现

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if not prices:
            return 0
        d_1,d_2,d_3 =-prices[0],0,0
        for i in range(1,len(prices)):
            # 买入
            tmp_d_1 = max(d_1,d_3-prices[i])
            # 已经卖出
            tmp_d_2 = d_1+prices[i]
            # 冻结
            tmp_d_3 = max(d_2,d_3)
            d_1,d_2,d_3 = tmp_d_1,tmp_d_2,tmp_d_3
        return max(d_2,d_3)
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