• LeetCode：买卖股票的最佳时机 系列Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、含冷冻期（C++）

    目录

    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

    此系列后面还有两篇，此篇为第一篇。

    121. 买卖股票的最佳时机

    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。

    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 。

    示例 1：

    输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。

    示例 2：

    输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

    提示：

    • 1 <= prices.length <= 105
    • 0 <= prices[i] <= 104

    实现代码与解析：

    遍历

    1. class Solution {
    2. public:
    3.     int maxProfit(vector<int>& prices) {
    4.  
    5.         int low = INT_MAX;
    6.         int res = 0;
    7.         for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
    8.         {
    9.             low = min(low, prices[i]);
    10.             res = max(res, prices[i] - low);
    11.         }
    12.         return res;
    13.     }
    14. };

    原理思路：

            简单题，就是遍历找前后最大差值而已。

    122. 买卖股票的最佳时机 II

    题目描述：

            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（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
     随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3 。
     总利润为 4 + 3 = 7 。

    示例 2：

    输入：prices = [1,2,3,4,5]
输出：4
解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。
     总利润为 4 。

    示例 3：

    输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。

    提示：

    • 1 <= prices.length <= 3 * 104
    • 0 <= prices[i] <= 104

    实现代码与解析：

    贪心

    1. class Solution {
    2. public:
    3.     int maxProfit(vector<int>& prices) 
    4.     {
    5.         int result=0;
    6.         for(int i=1;isize();i++)
    7.         {
    8.             //赚钱直接卖出
    9.             if(prices[i]-prices[i-1]>0) result=result+prices[i]-prices[i-1];
    10.         }
    11.         return result;
    12.     }
    13. };

    原理思路：

            只要赚钱就卖出。

    123. 买卖股票的最佳时机 III

    题目描述：

            给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 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 两笔 交易。

    注意：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）。

    示例 1:

    输入：prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出：6
解释：在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
     随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。

    示例 2：

    输入：prices = [1,2,3,4,5]
输出：4
解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。   
     注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。   
     因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

    示例 3：

    输入：prices = [7,6,4,3,1] 
输出：0 
解释：在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

    示例 4：

    输入：prices = [1]
输出：0

    提示：

    • 1 <= prices.length <= 105
    • 0 <= prices[i] <= 105

    实现代码与解析：

    动态规划

    1.  
    2. class Solution {
    3. public:
    4.     
    5.     int maxProfit(vector<int>& prices) 
    6.     {
    7.         // int f[prices.size()][5]
    8.         vectorint>> f(prices.size(), vector<int>(5, 0));
    9.         f[0][0] = 0, f[0][1] = -prices[0], f[0][2] = 0, f[0][3] = -prices[0], f[0][4] = 0; // 未持有、第一次持有股票，第一次不持有股票， 第二次持有股票，第二次不持有股票的金额
    10.         for (int i = 1; i < prices.size(); i++)
    11.         {
    12.             f[i][1] = max(f[i - 1][1], f[i - 1][0] - prices[i]); // 第i天第一次持有状态的最大金额 = max(已经持有，第i天购入) 
    13.             f[i][2] = max(f[i - 1][2], f[i - 1][1] + prices[i]); // 第i天第一次不持有状态的最大金额 = max(已经不持有， 第 i 天卖出)
    14.             f[i][3] = max(f[i - 1][3], f[i - 1][2] - prices[i]); // 第i天第二次持有状态最大金额 = max(已经第二次持有， 第 i 天购入)
    15.             f[i][4] = max(f[i - 1][4], f[i - 1][3] + prices[i]); // 第i天第二次不持有状态最大金额 = max(已经第二次不持有， 第i天卖出)
    16.         }
    17.         return f[prices.size() - 1][4]; // 根据dp数组的含义，最后一天后不持有的最大金额为结果
    18.     }
    19. }

    原理思路：     

            根据题意，每天可以有四个状态，第一次持有股票，第一次不持有股票， 第二次持有股票，第二次不持有股票，所以可以定义出dp数组，表示第 i 天四个状态的最大金额。（当然还有一次没买入的状态，也就是下标0的位置，本身就都为0，就不再过程中单独赋值了）

            初始化可以理解为在当天买入，又在当天卖出，所以第一次买入和第二次买入利润为负数不要奇怪，负数的理解就是当前不赚还亏钱，这点很重要，帮助我们理解dp数组。所以根据dp数组含义不难写出递推公式。

    递推公式：

            f[i][1] = max(f[i - 1][1], f[i - 1][0] - prices[i]); // 第i天第一次持有状态的最大金额 = max(已经第一次持有，第 i 天购入)

            f[i][2] = max(f[i - 1][2], f[i - 1][1] + prices[i]); // 第i天第一次不持有状态的最大金额 = max(已经第一次不持有， 第 i 天卖出)

            f[i][3] = max(f[i - 1][3], f[i - 1][2] - prices[i]); // 第i天第二次持有状态最大金额 = max(已经第二次持有， 第 i 天购入)

            f[i][4] = max(f[i - 1][4], f[i - 1][3] + prices[i]); // 第i天第二次不持有状态最大金额 = max(已经第二次不持有， 第 i 天卖出)

            最后输出结果即可，当然可以看出状态只由上一层中左上和上状态计算得到，所以可以一维优化。

            为什么都取max?

            买入时取max，说明买入花的钱越少，剩的钱越多。

            卖出时取max，说明卖出的利润多，赚的钱越多。

    注意点：买入为减，卖出为加。

    一维优化

    1. class Solution {
    2. public:
    3.     
    4.     int maxProfit(vector<int>& prices) 
    5.     {
    6.         // int f[prices.size()][5]
    7.         vector<int> f(5, 0);
    8.         f[0] = 0, f[1] = -prices[0], f[2] = 0, f[3] = -prices[0], f[4] = 0; // 第一次持有股票，第一次不持有股票， 第二次持有股票，第二次不持有股票的金额
    9.         for (int i = 1; i < prices.size(); i++)
    10.         {
    11.             f[1] = max(f[1], f[0] - prices[i]); // 第i天第一次持有状态的最大金额 = max(已经持有，第i天购入) 
    12.             f[2] = max(f[2], f[1] + prices[i]); // 第i天第一次不持有状态的最大金额 = max(已经不持有， 第 i 天卖出)
    13.             f[3] = max(f[3], f[2] - prices[i]); // 第i天第二次持有状态最大金额 = max(已经第二次持有， 第 i 天购入)
    14.             f[4] = max(f[4], f[3] + prices[i]); // 第i天第二次不持有状态最大金额 = max(已经第二次不持有， 第i天卖出)
    15.         }
    16.         return f[4]; // 根据dp数组的含义，最后一天后不持有的最大金额为结果
    17.     }
    18. };

    188. 买卖股票的最佳时机 IV

    题目描述：

            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：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

    示例 1：

    输入：k = 2, prices = [2,4,1]
输出：2
解释：在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。

    示例 2：

    输入：k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3]
输出：7
解释：在第 2 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 3 天 (股票价格 = 6) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-2 = 4 。
     随后，在第 5 天 (股票价格 = 0) 的时候买入，在第 6 天 (股票价格 = 3) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。

    提示：

    • 1 <= k <= 100
    • 1 <= prices.length <= 1000
    • 0 <= prices[i] <= 1000

    实现代码与解析：

    动态规划

    1. class Solution {
    2. public:
    3.     int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {
    4.        
    5.         vectorint>> f(prices.size(), vector(2 * k + 1, 0));
    6.         for (int i = 1; i < 2 * k; i += 2)
    7.         {
    8.             f[0][i] = -prices[0];
    9.         }
    10.         for (int i = 1; i < prices.size(); i++)
    11.         {
    12.             for (int j = 1; j <= 2 * k; j += 2)
    13.             {
    14.                 f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i - 1][j - 1] - prices[i]);
    15.                 f[i][j + 1] = max(f[i - 1][j + 1], f[i - 1][j] + prices[i]);
    16.             }
    17.         }
    18.         return f[prices.size() - 1][2 * k];
    19.     }
    20. };

    原理思路：

            与上一题完全相同，只不过变成了k次买卖，只需要根据上一题把数组扩大成2 * k 的大小，分别表示第k次持有和不持有状态的最大金额，依照上一题根据奇偶写出递推式即可。

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/Cosmoshhhyyy/article/details/133558921