本文主要是介绍代码随想录算法训练营第四八天 | 买股票,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
目录
- 只买卖一次
- 可买卖多次
LeetCode 121. 买卖股票的最佳时机
LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机II
只买卖一次
给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回 0 。
- 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
- 第i天买入股票,所得现金就是买入今天的股票后所得现金即:-prices[i]
dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
- 第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
- 第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
class Solution {// dp[i][0] 第 i 天持有股票所得最多现金// dp[i][1] 第 i 天不持有股票所得最多现金public int maxProfit(int[] prices) {if (prices.length == 0) return 0;int[][] dp = new int[prices.length][2];dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;for (int i = 1; i < prices.length; i++) {dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], -prices[i]);dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], prices[i] + dp[i-1][0]);}return dp[prices.length-1][1];}
}
可买卖多次
给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。
返回 你能获得的 最大 利润 。
- dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
- dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
- 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
- 第i天买入股票,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即:dp[i - 1][1] - prices[i]
- 第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
- 第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
class Solution {//dp[i][0]public int maxProfit(int[] prices) {if (prices.length == 0) return 0;int[][] dp = new int[prices.length][2];dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;for (int i = 1; i < prices.length; i++) {dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);}return dp[prices.length - 1][1];}
}
class Solution {//dp[0] 代表一次交易,并不能表示第几天,所以for循环要遍历到第0天public int maxProfit(int[] prices) {if (prices.length == 0) return 0;int[] dp = new int[2];dp[0] = -prices[0];dp[1] = 0;for (int i = 1; i <= prices.length; i++) {dp[0] = Math.max(dp[0], dp[1] - prices[i - 1]);dp[1] = Math.max(dp[1], dp[0] + prices[i - 1]);}return dp[1];}
}
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