代码随想录算法训练营day 53 |123.买卖股票的最佳时机III、188.买卖股票的最佳时机IV_123 买卖股票最佳时机 golang

123.买卖股票的最佳时机III

代码随想录

思路：

代码：

一维数组写法：

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        if(n == 1) return 0;
        //表示4个状态，第一次买入、卖出、第二次买入、卖出
        //买入不一定要当天买入，有可能为保持最大值维持上一次的买入
        int[] dp = new int[4];
        dp[0] = -prices[0];
        dp[1] = 0;
        dp[2] = -prices[0];
        dp[3] = 0;
        for(int i = 1; i < n; i++){
            dp[0] = Math.max(dp[0], -prices[i]);
            dp[1] = Math.max(dp[1], dp[0] + prices[i]);
            dp[2] = Math.max(dp[2], dp[1] - prices[i]);
            dp[3] = Math.max(dp[3], dp[2] + prices[i]);
        }
        return dp[3];
    }
}

二维数组写法：

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        if(n == 1) return 0;
        int[][] dp = new int[n][4];
        dp[0][0] = -prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        dp[0][2] = -prices[0];
        dp[0][3] = 0;
        for(int i = 1; i < n; i++){
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
            dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] - prices[i]);
            dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] + prices[i]);
        }
        return dp[n - 1][3];
    }
}

需要注意的点：

一维数组写法省空间，但是思路很绕，不容易理解，老老实实写二维数组，用昨天的状态来推导今天。

class Solution {
    public int maxProfit(int k, int[] prices) {
        if(k == 0) return 0;
        int n = prices.length;
        if(n == 1 || n == 0) return 0;
        int[][] dp = new int[n][2 * k];
        //初始化第一天的买入卖出状态
        for(int i = 0; i < 2 * k; i+=2){
            dp[0][i] = -prices[0];
        }
        for(int i = 1; i < n; i++){
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
            for(int j = 2; j < 2*k; j+=2){
                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1] - prices[i]);
                dp[i][j + 1] = Math.max(dp[i - 1][j + 1], dp[i - 1][j] +prices[i]);
            }
        }
        return dp[n - 1][2*k - 1];
    }
}