• 【动态规划】121. 买卖股票的最佳时机、122. 买卖股票的最佳时机 II


    提示:努力生活,开心、快乐的一天


    121. 买卖股票的最佳时机

    题目链接:121. 买卖股票的最佳时机

    💡解题思路

    1. 暴力、贪心都可实现,但此处用动态规划实现
    2. 动规五部曲:
    • 确定dp数组以及下标的含义:dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金 ;dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金。注意这里说的是“持有”,“持有”不代表就是当天“买入”!也有可能是昨天就买入了,今天保持持有的状态
    • 确定递推公式:
      如果第i天持有股票即dp[i][0], 那么可以由两个状态推出来:
      1、 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
      2、 第i天买入股票,所得现金就是买入今天的股票后所得现金即:-prices[i]
      dp[i][0]应该选所得现金最大的,所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
      如果第i天不持有股票即dp[i][1], 也可以由两个状态推出来
      1、第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
      2、第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
      dp[i][1]取最大的,dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
    • dp数组如何初始化:dp[0][0]表示第0天持有股票,此时的持有股票就一定是买入股票了,因为不可能有前一天推出来,所以dp[0][0] = -prices[0];
    • 确定遍历顺序:从递推公式可以看出dp[i]都是由dp[i - 1]推导出来的,那么一定是从前向后遍历。
    • 举例推导dp数组:按照递推公式推导一下做推导,如果发现结果不对,就把dp数组打印出来
      在这里插入图片描述

    🤔遇到的问题

    1. 二维数组,表示是否持有该股票很重要,是否持有的推理来源分几种情况去最大值
    2. 遍历从1开始

    💻代码实现

    动态规划

    var maxProfit = function (prices) {
        //dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金
        //dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
        let len = prices.length
        let dp = new Array(len).fill([0,0])
        dp[0] = [-prices[0], 0]
        for (let i = 1; i < len; i++){
            dp[i] = [
                Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]),
                Math.max(dp[i-1][1],prices[i]+dp[i-1][0])
            ]
        }
        return dp[len-1][1]
    };
    
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    🎯题目总结

    dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金;dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
    然后是dp[i][0] 如何推导出来,dp[i][1]如何推倒出来


    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

    💡解题思路

    1. 本题和121. 买卖股票的最佳时机 (opens new window)的唯一区别是本题股票可以买卖多次了(注意只有一只股票,所以再次购买前要出售掉之前的股票)
    2. 这里重申一下dp数组的含义:
      dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
      dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
    3. 在动规五部曲中,这个区别主要是体现在递推公式上,其他都和121. 买卖股票的最佳时机 (opens new window)一样一样的。所以我们重点讲一讲递推公式:
      如果第i天持有股票即dp[i][0], 那么可以由两个状态推出来:
      1、 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
      2、 第i天买入股票,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即:dp[i - 1][1] - prices[i]
      dp[i][0]应该选所得现金最大的,所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
      如果第i天不持有股票即dp[i][1], 也可以由两个状态推出来
      1、第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
      2、第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
      dp[i][1]取最大的,dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);

    🤔遇到的问题

    1. 与只能进行一次买卖的区分开
      1. 遍历从1开始

    💻代码实现

    动态规划

    var maxProfit = function (prices) {
        // dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
        // dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
        let len = prices.length
        let dp = new Array(len).fill([0, 0])
        dp[0] = [-prices[0], 0]
        for (let i = 1; i < len; i++){
            // 如果第i天持有股票即dp[i][0], 那么可以由两个状态推出来
            // 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
            // 第i天买入股票,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即:dp[i - 1][1] - prices[i]
            
            // 在来看看如果第i天不持有股票即dp[i][1]的情况, 依然可以由两个状态推出来
            // 第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
            // 第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
            dp[i] = [
                Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]),
                Math.max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+prices[i])
            ]
        }
        return dp[len-1][1]
    };
    
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    🎯题目总结

    在121. 买卖股票的最佳时机 (opens new window)中,因为股票全程只能买卖一次,所以如果买入股票,那么第i天持有股票即dp[i][0]一定就是 -prices[i]。

    而本题,因为一只股票可以买卖多次,所以当第i天买入股票的时候,所持有的现金可能有之前买卖过的利润。

    那么第i天持有股票即dp[i][0],如果是第i天买入股票,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 减去 今天的股票价格 即:dp[i - 1][1] - prices[i]。

    🎈今日心得

    买卖股票问题在之前学习贪心时就做过了,但这次是用动态规划解题又是一个新的视角,感觉很不错

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/lx1234lj/article/details/133797019