买卖专题

笔试强训,[NOIP2002普及组]过河卒牛客.游游的水果大礼包牛客.买卖股票的最好时机（二)二叉树非递归前序遍历

目录 [NOIP2002普及组]过河卒牛客.游游的水果大礼包牛客.买卖股票的最好时机（二) 二叉树非递归前序遍历 [NOIP2002普及组]过河卒题里面给的提示很有用，那个马的关系，后面就注意，dp需要作为long的类型。 import java.util.Scanner;// 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息publ

【dp力扣】买卖股票的最佳时机III

目录审题通过动态规划固定套路思考： 1、定义状态表示（关键） 2、推导状态转移方程（重点）对于buy(可买入股票): 回顾状态表示：第一种情况：第二种情况：联立两种情况（取两种情况的最大值）：对于own(持有股票) 回顾状态表示：第一种情况：第二种情况：（最终结果）联立两种情况（还是取max）： 3、初始化特殊数据（重点）第0天交易0次：

代码随想录Day 28|题目：122.买卖股票的最佳时机Ⅱ、55.跳跃游戏、45.跳跃游戏Ⅱ、1005.K次取反后最大化的数组和

提示：DDU，供自己复习使用。欢迎大家前来讨论~ 文章目录题目题目一：122.买卖股票的最佳时机 II贪心算法：动态规划题目二：55.跳跃游戏解题思路：题目三： 45.跳跃游戏 II解题思路方法一方法二题目四：1005.K次取反后最大化的数组和解题思路总结贪心算法继续刷题题目题目一：122.买卖股票的最佳时机 II 122. 买卖股票的最佳时机 II 贪心

Leetcode面试经典150题-122.买卖股票的最佳时机II

解法都在代码里，不懂就留言或者私信，比第一题稍微难点 class Solution {/**题目分析：这个问题是我们可以无限次买卖，这个题其实是寻找波峰和波谷的问题理论上我们在上升期的最低点买，最高点卖就能获得最大利润，但是寻找波峰和波谷的过程会比较麻烦我们这里代替一下寻找波峰和波谷：如果在上升阶段，把所有的点获得的利润（都是前一个交易日买这个交易日卖）加一起，其实就是波谷买波峰卖，只不过这样

代码随想录训练营 Day41打卡动态规划 part08 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机II 123. 买卖股票的最佳时机III

代码随想录训练营 Day41打卡动态规划 part08 一、力扣121. 买卖股票的最佳时机给定一个数组 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

Leetcode面试经典150题-188.买卖股票的最佳时机IV

解法都在代码里，不懂就留言或者私信，这个稍微难点，我提供了两种解法 /**基本的动态规划求解的过程 */public static int maxProfit2(int k, int[] prices) {/**题目给的数组不会为null，这里习惯性的健壮性判断如果交易日小于2，不可能获得任何的利润 */if(prices == null || prices.length < 2) {retu

算法训练第24天|122.买卖股票的最佳时机II|55. 跳跃游戏|45.跳跃游戏II|1005.K次取反后最大化的数组和

LeetCode 122.买卖股票的最佳时机II 题目链接：122.买卖股票的最佳时机II 题目讲解：代码随想录 func maxProfit(prices []int) int {var sum intfor i := 1; i < len(prices); i++{if prices[i] - prices[i - 1] > 0{sum += prices[i] - prices[i

$动态规划：买卖股票的最佳时期含冷冻期$

动态规划：买卖股票的最佳时期含冷冻期

目录题目思路解题过程复杂度 code 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

代码随想录算法训练营day28 | 贪心算法 | 122.买卖股票的最佳时机 II、55.跳跃游戏、45.跳跃游戏 II、1005.K次取反后最大化的数组和

文章目录 122.买卖股票的最佳时机 II思路 55.跳跃游戏思路解法1解法2 45.跳跃游戏 II思路 1005.K次取反后最大化的数组和思路总结今天是贪心算法专题的第二天，直接上题目 122.买卖股票的最佳时机 II 题目链接：122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣（LeetCode）思路思想很简单：把所有的涨幅都赚到，把所有的跌幅都躲过，最后就能获

动态规划之买卖股票篇-代码随想录算法训练营第三十八天| 买卖股票的最佳时机ⅠⅡⅢⅣ，309.最佳买卖股票时机含冷冻期，714.买卖股票的最佳时机含手续费

121. 买卖股票的最佳时机题目链接：. - 力扣（LeetCode）讲解视频：动态规划之 LeetCode：121.买卖股票的最佳时机1 题目描述：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。

【hot100篇-python刷题记录】【买卖股票的最佳时机】

摆烂几天，又来了。 R5-贪心篇（不像）贪心的常规思路是找到贪心切入点，例如最经典的算法是安排最多活动问题，需要以结束时间排序，然后遍历不冲突，计算最大数即可（每次都选择最早结束的活动）。贪心算法的使用需要满足贪心特征。即局部最优解等于全局最优解。对于本题，暴力算法思路：利用哈希表记录每天买入能产生的最大利润值，该值通过两层循环遍历查找得到。超时 class Sol

力扣面试经典算法150题：买卖股票的最佳时机 II

买卖股票的最佳时机 II 今天的题目是力扣面试经典150题中的数组的中等难度题：买卖股票的最佳时机 II。题目链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150 问题描述给定一个整数

C语言 | Leetcode C语言题解之第188题买卖股票的最佳时机IV

题目：题解： int maxProfit(int k, int* prices, int pricesSize) {int n = pricesSize;if (n == 0) {return 0;}k = fmin(k, n / 2);int buy[k + 1], sell[k + 1];memset(buy, 0, sizeof(buy));memset(sell, 0, size

代码随想录算法训练营第四十六天 | 121. 买卖股票的最佳时机、122.买卖股票的最佳时机II、123.买卖股票的最佳时机III

121. 买卖股票的最佳时机题目链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/ 文档讲解：https://programmercarl.com/0121.%E4%B9%B0%E5%8D%96%E8%82%A1%E7%A5%A8%E7%9A%84%E6%9C%80%E4… 视频讲解：https://www.bil

代码随想录算法训练营第四十六天| 121. 买卖股票的最佳时机、122.买卖股票的最佳时机II、123.买卖股票的最佳时机III

LeetCode 121. 买卖股票的最佳时机题目链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/ 文章链接：https://programmercarl.com/0121.%E4%B9%B0%E5%8D%96%E8%82%A1%E7%A5%A8%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%B

代码随想录算法训练营第四十七天|LeetCode123 买卖股票的最佳时机Ⅲ

题1：指路：123. 买卖股票的最佳时机 III - 力扣（LeetCode）思路与代码：买卖股票专题中三者不同的是Ⅰ为只买卖一次，Ⅱ可多次买卖，Ⅲ最多可买卖两次。那么我们将买买卖行为分为五个状态部分(可延续前几天已有的状态，之前说过分两种情况，可延续前面已经买入/卖出，也可以是今天才买入/卖出)。定义一个数组dp[i][j]，其中i为第i天，j为第j个状态，那么dp[i][j]的含义

小山菌_代码随想录算法训练营第三十天|122.买卖股票的最佳时机II、55. 跳跃游戏、45.跳跃游戏II、1005.K次取反后最大化的数组和

122.买卖股票的最佳时机II 文档讲解：代码随想录.买卖股票的最佳时机II 视频讲解：贪心算法也能解决股票问题！LeetCode：122.买卖股票最佳时机II 状态：已完成代码实现 class Solution {public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int result = 0;for (int i = 1; i < prices

剑指 Offer 63. 股票的最大利润 121. 买卖股票的最佳时机

题目来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/gu-piao-de-zui-da-li-run-lcof 著作权归领扣网络所有。假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天（股票价格 =

_122买卖股票的最佳时机II_贪心

_122买卖股票的最佳时机II_贪心原题链接：完成情况：解题思路：Problem DescriptionCode ExplanationSummary 参考代码：_122买卖股票的最佳时机II_贪心错误经验吸取原题链接： _122买卖股票的最佳时机II_贪心 https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-

Leetcode 力扣122. 买卖股票的最佳时机 II (抖音号：708231408)

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。示例 1：输入：prices = [7,1,5,3,6,4]输出：7解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天

训练营第三十八天 | 309.最佳买卖股票时机含冷冻期动态规划系列七总结714.买卖股票的最佳时机含手续费股票问题总结篇!

309.最佳买卖股票时机含冷冻期力扣题目链接(opens new window) 给定一个整数数组，其中第 i 个元素代表了第 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）: 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）。卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。示例: 输

[Algorithm][贪心][最长递增子序列][递增的三元子序列][最长连续递增序列][买卖股票的最佳时机][买卖股票的最佳时机Ⅱ]详细讲解

目录 1.最长递增子序列1.题目链接2.算法原理详解3.代码实现 2.递增的三元子序列1.题目链接2.算法原理详解3.题目链接 3.最长连续递增序列1.题目链接2.算法原理详解3.代码实现 4.买卖股票的最佳时机1.题目链接2.算法原理详解3.代码实现 5.买卖股票的最佳时机 II1.题目链接2.算法原理详解3.代码实现 1.最长递增子序列 1.题目链接最长递增子序列

「动态规划」买卖股票的最佳时机，如何处理多笔交易？

188. 买卖股票的最佳时机 IVhttps://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iv/description/ 给你一个整数数组prices和一个整数k，其中prices[i]是某支给定的股票在第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成k笔交易。也就是说，你最多可以买k次，卖k次。注意：你不能同

day32贪心算法part02| 122.买卖股票的最佳时机II 55. 跳跃游戏 45.跳跃游戏II

122.买卖股票的最佳时机II 本题解法很巧妙，大家可以看题思考一下，在看题解。题目讲解 | 题目链接 class Solution {public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int result = 0;for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {// 直接看两天之间的差值，将所有为正的加和int p

「动态规划」买卖股票的最佳时机，如何处理手续费？

给定一个整数数组prices，其中prices[i]表示第i天的股票价格；整数fee代表了交易股票的手续费用。你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。返回获得利润的最大值。注意：这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程，每笔交易你只需要支付一次手续费。输入：prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9]，

「动态规划」买卖股票的最佳时机，如何处理冷冻期？

309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/ 给定一个整数数组prices，其中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