• 股票交易系列 -- 动规


    股票交易系列
    leetcode相关题目链接:
    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
    188. 买卖股票的最佳时机 IV
    309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期
    714. 买卖股票的最佳时机含手续费

    买卖股票终极问题:
    买卖股票的最佳时机含手续费、冷冻期和交易次数的限制!!

    
    class MaxProfit:
        """
        买卖股票问题
        三个状态,分别是:天数、允许交易的最大次数、当前的持有状态【可以用1表示持有,用0表示未持有】
        dp[i][k][0 or 1]
        0 <= i <= n-1, n为天数
        1 <= k <= K , 大K为交易次数上限
        此类问题共 n × K × 2 种状态,全部穷举就能搞定。
    
        一次买入和一次卖出 计为一次完整的交易。
        因为交易是从buy开始的,所以在buy的时候给 k 减小 1。若在sell的时候给 k 减小 1,在
        buy的时候不改变交易次数 k 的话,会出现交易次数超出限制的错误!! 切记。
    
        ** base case **
        dp[-1][..][0] = dp[..][0][0] = 0
        dp[-1][..][1] = dp[..][0][1] = -inf
    
        ** 状态转移方程 **
        # 分别对应 第 i-1天持有然后第 i 天 卖出、第 i-1天未持有然后第 i 天 不操作两种情况。
        dp[i][k][0] = max(dp[i-1][k][1] + prices[i], dp[i-1][k][0])
        # 分别对应 第 i-1天未持有然后第 i 天 买入、第 i-1天持有然后第 i 天 不操作两种情况。
        dp[i][k][1] = max(dp[i-1][k-1][0] - prices[i], dp[i-1][k][1])
    
        """
        def solution(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            121. 买卖股票的最佳时机
            这里相当于只交易一次, k = 1
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
    
            for i in range(n):
                # base case
                if i == 0:
                    dp[i][0] = 0
                    dp[i][1] = -prices[i]
                    continue
    
                dp[i][0] = max(dp[i-1][1] + prices[i], dp[i-1][0])
                dp[i][1] = max(-prices[i], dp[i-1][1])
    
            return dp[n-1][0]
    
        def solution2(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            121. 买卖股票的最佳时机【空间复杂度优化】
            这里相当于只交易一次, k = 1
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
    
            # base case
            dp_i_0 = 0
            dp_i_1 = float('-inf')
    
            for i in range(n):
                dp_i_0 = max(dp_i_1 + prices[i], dp_i_0)
                dp_i_1 = max(-prices[i], dp_i_1)
    
            return dp_i_0
    
        def solution3(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            122. 买卖股票的最佳时机 II
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/
    
            这里相当于可交易无穷多次, k = inf,那就可以认为k和k-1是一样的。
            dp[i][k][0] = max(dp[i-1][k][1] + prices[i], dp[i-1][k][0])
            dp[i][k][1] = max(dp[i-1][k][0] - prices[i], dp[i-1][k][1])
    
            发现dp数组中的k已经不会改变了,不需要记录k这个状态了,状态转移方程为:
            dp[i][0] = max(dp[i-1][1] + prices[i], dp[i-1][0])
            dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i], dp[i-1][1])
    
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
    
            for i in range(n):
                # base case
                if i == 0:
                    dp[i][0] = 0
                    dp[i][1] = -prices[i]
                    continue
    
                dp[i][0] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][0])
                dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1])
    
            return dp[n - 1][0]
    
        def solution4(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            122. 买卖股票的最佳时机 II 【空间复杂度优化】
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/
            """
    
            n = len(prices)
    
            # base case
            dp_i_0 = 0
            dp_i_1 = float('-inf')
    
            for i in range(n):
                dp_i_0 = max(dp_i_1 + prices[i], dp_i_0)
                dp_i_1 = max(dp_i_0 - prices[i], dp_i_1)
    
            return dp_i_0
    
        def solution5(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            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/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
    
            for i in range(n):
                # base case 1
                if i == 0:
                    dp[i][0] = 0
                    dp[i][1] = -prices[i]
                    continue
    
                # base case 2
                if i == 1:
                    dp[i][0] = max(dp[0][1] + prices[i], dp[0][0])
                    dp[i][1] = max(-prices[i], dp[0][1])
                    continue
    
                dp[i][0] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][0])
                # 第 i 天选择 buy 的时候,要从 i-2 的状态转移,⽽不是 i-1 。
                dp[i][1] = max(dp[i - 2][0] - prices[i], dp[i - 1][1])
    
            return dp[n - 1][0]
    
        def solution6(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期 【空间复杂度优化】
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
    
            # base case
            dp_i_0 = 0
            dp_i_1 = float('-inf')
            dp_pre_0 = 0  # 表示 dp[i - 2][0]
    
            for i in range(n):
                temp = dp_i_0
                dp_i_0 = max(dp_i_1 + prices[i], dp_i_0)
                dp_i_1 = max(dp_pre_0 - prices[i], dp_i_1)
                dp_pre_0 = temp
    
            return dp_i_0
    
        def solution7(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
            """
            714. 买卖股票的最佳时机含手续费
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
    
            for i in range(n):
                # base case 1
                if i == 0:
                    dp[i][0] = 0
                    dp[i][1] = -prices[i] - fee
                    continue
    
                dp[i][0] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][0])
                # 买入的时候增加交易费,相当于于买⼊股票的价格升⾼了。
                dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i] - fee, dp[i - 1][1])
    
            return dp[n - 1][0]
    
        def solution8(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
            """
            714. 买卖股票的最佳时机含手续费 【空间复杂度优化】
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
    
            # base case
            dp_i_0 = 0
            dp_i_1 = float('-inf')
    
            for i in range(n):
                dp_i_0 = max(dp_i_1 + prices[i], dp_i_0)
                dp_i_1 = max(dp_i_0 - prices[i] - fee, dp_i_1)
    
            return dp_i_0
    
        def solution9(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            123. 买卖股票的最佳时机 III
            最多可以完成 两笔 交易。
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            max_k = 2
            dp = [[[0] * 2 for _ in range(max_k+1)] for _ in range(n)]
    
            for i in range(n):
                for k in range(max_k, 0, -1):
                    # base case
                    if i == 0:
                        dp[i][k][0] = 0
                        dp[i][k][1] = -prices[i]
                        continue
    
                    dp[i][k][0] = max(dp[i-1][k][1] + prices[i], dp[i-1][k][0])
                    # 买入股票,交易次数变更
                    dp[i][k][1] = max(dp[i-1][k-1][0] - prices[i], dp[i-1][k][1])
    
            return dp[n-1][max_k][0]
    
        def solution10(self, prices: List[int]) -> int:
            """
            123. 买卖股票的最佳时机 III
            最多可以完成 两笔 交易。
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/
            
            :param prices:
            :return:
            """
            dp_i10, dp_i20 = 0, 0
            dp_i11, dp_i21 = float('-inf'), float('-inf')
    
            for price in prices:
                dp_i11 = max(dp_i11, -price)
                dp_i10 = max(dp_i10, dp_i11 + price)
                dp_i21 = max(dp_i21, dp_i10 - price)
                dp_i20 = max(dp_i20, dp_i21 + price)
    
            return dp_i20
    
        def solution11(self, k: int, prices: List[int]) -> int:
            """
            188. 买卖股票的最佳时机 IV
            最多可以完成 k笔 交易。
            https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iv/
            
            :return:
            """
            n = len(prices)
            max_k = k
            dp = [[[0] * 2 for _ in range(max_k+1)] for _ in range(n)]
    
            # k=0 时的 base case
            for i in range(n):
                dp[i][0][0] = 0
                dp[i][0][1] = float('-inf')
    
            for i in range(n):
                for k in range(max_k, 0, -1):
                    # base case
                    if i == 0:
                        dp[i][k][0] = 0
                        dp[i][k][1] = -prices[i]
                        continue
    
                    dp[i][k][0] = max(dp[i-1][k][1] + prices[i], dp[i-1][k][0])
                    # 买入股票,交易次数变更
                    dp[i][k][1] = max(dp[i-1][k-1][0] - prices[i], dp[i-1][k][1])
    
            return dp[n-1][max_k][0]
    
        def max_profit_all_in_one(self, max_k, prices, cooldown, fee):
            """
            终极股票交易问题【同时考虑交易次数的限制、冷冻期和⼿续费】
            输⼊股票价格数组 prices,你最多进⾏ max_k 次交易,每次交易需要额外消耗 fee 的⼿续费,
            ⽽且每次交易之后需要经过 cooldown 天的冷冻期才能进⾏下⼀次交易,请你计算并返回可以获得的最⼤利润。
            :param max_k:
            :param prices:
            :param cooldown:
            :param fee:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            if n <= 0:
                return 0
            if max_k > n // 2:
                return self.max_profit_k_inf(prices, cooldown, fee)
            dp = [[[0] * 2 for _ in range(max_k + 1)] for _ in range(n)]
            # k=0 时的base case
            for i in range(n):
                dp[i][0][1] = float('-inf')
                dp[i][0][0] = 0
            for i in range(n):
                for k in range(max_k, 0, -1):
                    # base case
                    if i - 1 == -1:
                        dp[i][k][0] = 0
                        dp[i][k][1] = -prices[i] - fee
                        continue
                    if i - cooldown - 1 < 0:
                        dp[i][k][0] = max(dp[i - 1][k][0], dp[i - 1][k][1] + prices[i])
                        dp[i][k][1] = max(dp[i - 1][k][1], -prices[i] - fee)
                        continue
    
                    dp[i][k][0] = max(dp[i - 1][k][0], dp[i - 1][k][1] + prices[i])
                    dp[i][k][1] = max(dp[i - 1][k][1], dp[i - cooldown - 1][k - 1][0] - prices[i] - fee)
    
            return dp[n - 1][max_k][0]
    
        def max_profit_k_inf(self, prices, cooldown, fee):
            """
             k ⽆限制,包含⼿续费和冷冻期
            :param prices:
            :param cooldown:
            :param fee:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
            for i in range(n):
                if i - 1 == -1:
                    dp[i][0] = 0
                    dp[i][1] = -prices[i] - fee
                    continue
                if i - cooldown - 1 < 0:
                    dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i])
                    dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], -prices[i] - fee)
                    continue
                dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i])
                dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - cooldown - 1][0] - prices[i] - fee)
            return dp[n - 1][0]
            
    
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