- 1、题目描述:
-3、 设计思想:
详细操作流程看下图:
-4、视频讲解链接B站视频讲解
-5、代码:
c++版本:
class Solution {
public:
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
* 两次交易所能获得的最大收益
* @param prices int整型vector 股票每一天的价格
* @return int整型
*/
int maxProfit(vector<int>& prices) {
// write code here
if (prices.size() == 0) return 0;
/*
5个状态:1)不操作2)第一次购买3)第一次卖出4)第二次购买5)第二次卖出
dp[i][j]代表第i天状态为j时产生的最大收益
*/
int dp[200005][5]={0};
//初始化
dp[0][1] = -prices[0];
dp[0][3] = -prices[0];
for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
dp[i][0] = dp[i - 1][0];
//其中dp[i][1]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
//其中dp[i][2]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][2] = max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);
//其中dp[i][3]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);
//其中dp[i][4]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
}
return dp[prices.size() - 1][4];
}
};
///空间复杂度的优化版本
int maxProfit(vector<int>& prices) {
// write code here
if (prices.size() == 0) return 0;
/*
5个状态:1)不操作2)第一次购买3)第一次卖出4)第二次购买5)第二次卖出
dp[i][j]代表第i天状态为j时产生的最大收益
*/
//初始化
int dp0 = 0;
int dp1 = -prices[0];
int dp2 = 0;
int dp3 = -prices[0];
int dp4 = 0;
for(int i = 1;i < prices.size();i ++){
dp0 = dp0;
dp1 = max(dp1, dp0 - prices[i]);
dp2 = max(dp2,dp1 + prices[i]);
dp3 = max(dp3,dp2 - prices[i]);
dp4 = max(dp4,dp3 + prices[i]);
}
return dp4;
}
Java版本:
import java.util.*;
public class Solution {
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
* 两次交易所能获得的最大收益
* @param prices int整型一维数组 股票每一天的价格
* @return int整型
*/
public int maxProfit (int[] prices) {
// write code here
if (prices.length == 0) return 0;
/*
5个状态:1)不操作2)第一次购买3)第一次卖出4)第二次购买5)第二次卖出
dp[i][j]代表第i天状态为j时产生的最大收益
*/
int [][]dp = new int[prices.length][5];
//初始化
dp[0][1] = -prices[0];
dp[0][3] = -prices[0];
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
dp[i][0] = dp[i - 1][0];
//其中dp[i][1]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
//其中dp[i][2]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);
//其中dp[i][3]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);
//其中dp[i][4]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][4] = Math.max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
}
return dp[prices.length - 1][4];
}
}
Python版本:
#
# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
# 两次交易所能获得的最大收益
# @param prices int整型一维数组 股票每一天的价格
# @return int整型
#
class Solution:
def maxProfit(self , prices ):
# write code here
n = len(prices)
if n == 0:return 0
'''
5个状态:1)不操作2)第一次购买3)第一次卖出4)第二次购买5)第二次卖出
dp[i][j]代表第i天状态为j时产生的最大收益
'''
dp = [[0]*5 for i in range(n)]
#初始化
dp[0][1] = -prices[0];
dp[0][3] = -prices[0];
for i in range(1, n):
dp[i][0] = dp[i-1][0]
#其中dp[i][1]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i])
#其中dp[i][2]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][2] = max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i])
#其中dp[i][3]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i])
#其中dp[i][4]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i])
return dp[n - 1][4]JavaScript版本:
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
* 两次交易所能获得的最大收益
* @param prices int整型一维数组 股票每一天的价格
* @return int整型
*/
function maxProfit( prices ) {
// write code here
if (prices.length == 0) return 0;
/*
5个状态:1)不操作2)第一次购买3)第一次卖出4)第二次购买5)第二次卖出
dp[i][j]代表第i天状态为j时产生的最大收益
*/
let dp = new Array(prices.length)
for(let i = 0;i < prices.length;i++)
dp[i] = new Array(5).fill(0)
//初始化
dp[0][1] = -prices[0];
dp[0][3] = -prices[0];
for (let i = 1; i < prices.length; i++) {
dp[i][0] = dp[i - 1][0];
//其中dp[i][1]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
//其中dp[i][2]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);
//其中dp[i][3]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天买入股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);
//其中dp[i][4]有两个操作1)第i天没有操作2)第i天卖出股票,所以此时最大收益,应该为这两个操作比大小
dp[i][4] = Math.max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
}
return dp[prices.length - 1][4];
}
module.exports = {
maxProfit : maxProfit
};
京公网安备 11010502036488号