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[数据结构与算法]leetcode-123. 买卖股票的最佳时机 III

一、题目

在这里插入图片描述

二、思路

  • 1、确定dp数组以及下标的含义
    一天一共就有五个状态, 0. 没有操作

    第一次买入
    第一次卖出
    第二次买入
    第二次卖出
    dp[i][j]中 i表示第i天,j为 [0 - 4] 五个状态,dp[i][j]表示第i天状态j所剩最大现金。

  • 2、确定递推公式
    需要注意:dp[i][1],表示的是第i天,买入股票的状态,并不是说一定要第i天买入股票,这是很多同学容易陷入的误区。

  • 3、达到dp[i][1]状态,有两个具体操作:

    操作一:第i天买入股票了,那么dp[i][1] = dp[i-1][0] - prices[i]
    操作二:第i天没有操作,而是沿用前一天买入的状态,即:dp[i][1] = dp[i - 1][1]
    那么dp[i][1]究竟选 dp[i-1][0] - prices[i],还是dp[i - 1][1]呢?

    一定是选最大的,所以 dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);

    同理dp[i][2]也有两个操作:

    操作一:第i天卖出股票了,那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
    操作二:第i天没有操作,沿用前一天卖出股票的状态,即:dp[i][2] = dp[i - 1][2]
    所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][2])

    同理可推出剩下状态部分:

    dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]); dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);

  • 4、dp数组如何初始化
    第0天没有操作,这个最容易想到,就是0,即:dp[0][0] = 0;

    第0天做第一次买入的操作,dp[0][1] = -prices[0];

    第0天做第一次卖出的操作,这个初始值应该是多少呢?

    首先卖出的操作一定是收获利润,整个股票买卖最差情况也就是没有盈利即全程无操作现金为0,

    从递推公式中可以看出每次是取最大值,那么既然是收获利润如果比0还小了就没有必要收获这个利润了。

    所以dp[0][2] = 0;

    第0天第二次买入操作,初始值应该是多少呢?应该不少同学疑惑,第一次还没买入呢,怎么初始化第二次买入呢?

    第二次买入依赖于第一次卖出的状态,其实相当于第0天第一次买入了,第一次卖出了,然后在买入一次(第二次买入),那么现在手头上没有现金,只要买入,现金就做相应的减少。

    所以第二次买入操作,初始化为:dp[0][3] = -prices[0];

    同理第二次卖出初始化dp[0][4] = 0;

  • 5、确定遍历顺序
    从递归公式其实已经可以看出,一定是从前向后遍历,因为dp[i],依靠dp[i - 1]的数值。

三、代码

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        if(prices.empty())
        {
            return 0;
        }
        int size=prices.size();
        if(size==1)
        {
            return 0;
        }
        //表示的拥有的现金
        vector<vector<int>>dp(size,vector<int>(5,0));
        //定义5个状态
        //0:无操作
        //1:第一次买入
        //2:第一次卖出
        //3:第二次买入
        //4:第二次卖出
        dp[0][1]=-prices[0];
        dp[0][3]=-prices[0];
        for(int i=1;i<size;++i)
        {
            dp[i][1]=max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]-prices[i]);
            dp[i][2]=max(dp[i-1][1]+prices[i],dp[i-1][2]);
            dp[i][3]=max(dp[i-1][3],dp[i-1][2]-prices[i]);
            dp[i][4]=max(dp[i-1][4],dp[i-1][3]+prices[i]);
        }
        return dp[size-1][4];
    }
};
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加:2021-09-08 10:59:23  更:2021-09-08 11:01:49 
 
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