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本题的由来有两种思想, 可以看成将k固定成+∞的情况, 直接将dp数组的第二个维度去掉即可, 就是最终答案.
也可以看成是由k=1的情况变化而来, 这里唯一不同的地方就是:
因为本题的动态规划方法和[121. 买卖股票的最佳时机]只有一处不同, 其他的思路和代码是一模一样。唯一的不同就是推导have[i]的第二种情况的时候:第i天买入股票的情况是不同的。121题中股票全程只能买卖一次,所以如果买入股票, 那么第i天持有股票即have[i]一定就是 -prices[i], 而本题中, 因为一只股票可以买卖多次, 所以当第i天买入股票的时候, 所持有的现金可能有之前买卖过的利润, 所以have[i]=no[i-1]-prices[i]. 这就是两题唯一不同的地方了, 其他地方都是一模一样了!
class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { int n = prices.size(); if(n == 0){ return 0; } std::vector<int> have(n); // 表示第i天持有股票所得最多的现金 std::vector<int> no(n); // 表示第i天不持有股票做的的最多现金 have[0] = -prices[0]; no[0] = 0; for (int i = 1; i < n; ++i) { have[i] = std::max(have[i - 1], no[i - 1] - prices[i]); no[i] = std::max(no[i - 1], have[i - 1] + prices[i]); } return no[n - 1]; } };
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