• Leetcode.123 买卖股票的最佳时机 III


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    Leetcode.123 买卖股票的最佳时机 III hard

    题目描述

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

    提示:
    • 1 ≤ p r i c e s . l e n g t h ≤ 1 0 5 1 \leq prices.length \leq 10^5 1prices.length105
    • 0 ≤ p r i c e s [ i ] ≤ 1 0 5 0 \leq prices[i] \leq 10^5 0prices[i]105

    相比于 Leetcode.123 买卖股票的最佳时机 IV ,本题就是把 k k k 设置为 2 2 2 了。

    具体可以参考题解 : Leetcode.188 买卖股票的最佳时机 IV 题解

    解法一:动态规划

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

    C++代码:

    class Solution {
    public:
        int maxProfit(vector<int>& prices) {
            int n = prices.size() , k = 2;
            int f[n+1][k + 2][2];
            memset(f,0x80,sizeof f);
    
            for(int j = 1;j <= k + 1;j++) f[0][j][0] = 0;
    
            for(int i = 1;i <= n;i++){
                for(int j = 1;j <= 3;j++){
                    f[i][j][1] = max(f[i-1][j][1],f[i-1][j-1][0] - prices[i-1]);
                    f[i][j][0] = max(f[i-1][j][0],f[i-1][j][1] + prices[i-1]);
                }
            }
    
            return f[n][k + 1][0];
        }
    };
    
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    解法一:动态规划 + 优化空间

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

    C++代码:

    class Solution {
    public:
        int maxProfit(vector<int>& prices) {
            int n = prices.size() , k = 2;
            int f[k + 2][2];
            memset(f,0x80,sizeof f);
    
            for(int j = 1;j <= k + 1;j++) f[j][0] = 0;
    
            for(int i = 1;i <= n;i++){
                for(int j = k + 1;j >= 1;j--){
                    f[j][1] = max(f[j][1],f[j-1][0] - prices[i-1]);
                    f[j][0] = max(f[j][0],f[j][1] + prices[i-1]);
                }
            }
    
            return f[k + 1][0];
        }
    };
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_74396439/article/details/133656397