力扣买卖股票系列总结
以下所有题目的具体代码都在本专栏中,可以查看
121. 买卖股票的最佳时机 :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 。
只买卖一次
定义两个状态,
买:今日买,或之前已买 :dp[i][0]=Math.max(dp[i-1][0],-p[i])
卖: 今日卖,或之前已卖: dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][0]+p[i],dp[i-1][1])
需要初始化第0天的买入和卖出的情况
122,买卖股票的最佳时机II :可以多次买卖
定义两个状态,
买:今日买(前一天已经卖出),或之前已买 :dp[i][0]=Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-p[i])
卖: 今日卖(前一天已经买入),或之前已卖: dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][0]+p[i],dp[i-1][1])
需要初始化第0天的买入和卖出的情况
123,买卖股票的最佳时机III :最多可以完成两笔交易。
定义五个状态:
无操作:dp[i][0]=dp[i-1][0]
第一次买入:dp[i][1]=max(-p[i],dp[i-1][1])
第一次卖出:dp[i][2]=max(dp[i-1][1]+p[i],dp[i-1][2])
第二次买入:dp[i][3]=max(dp[i-1][2]-p[i],dp[i-1][3])
第二次卖出:dp[i][4]=max(dp[i-1][3]+p[i],dp[i-1][4])
初始化第0天的买入金额
dp[0][1]=-p[0]
dp[0][3]=-p[0]
返回最后一天的状态4
188买卖股票的最佳时机IV :最多可以完成 k 笔交易。
· 0 表示不操作
· 1 第一次买入
· 2 第一次卖出
· 3 第二次买入
· 4 第二次卖出 。。。。。
所以状态j的数量为 2*k+1
第二次买入:dp[i][3]=max(dp[i-1][2]-p[i],dp[i-1][3])
第二次卖出:dp[i][4]=max(dp[i-1][3]+p[i],dp[i-1][4])
参照上一题的思路:定义两个状态:dp[i][j]
状态j为奇数表示买入,j为偶数表示卖出 (j<2*k;每次递增+2)
买入:dp[i][j+1]=max(dp[i-1][j]-p[i],dp[i-1][j+1])
卖出:dp[i][j+2]=max(dp[i-1][j+1]+p[i],dp[i-1][j+2])
初始化:第0天,k次买入 : for(let i=1;i<2*k;i+=2)
309.最佳买卖股票时机含冷冻期 :给定一个整数数组,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 。
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票):
- 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)。
- 卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
定义四个状态:
0:买入 (之前已经买入,今天买入(前一天不是冷冻期,或者前一天是冷冻期))
dp[i][0]=max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-p[i],dp[i-1][3]-p[i])
1:保持卖出(前一天不是冷冻期,或者前一天是冷冻期)
dp[i][1]=max(dp[i-1][1],dp[i-1][3])
- 卖出(今天卖出(之前已经买入))
Dp[i][2]=dp[i-1][0]+p[i]
- 冷冻期(前一天卖出)
Dp[i][3]=dp[i-1][2]
714.买卖股票的最佳时机含手续费 :给定一个整数数组 prices,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 ;非负整数 fee 代表了交易股票的手续费用。
你可以无限次地完成交易,但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票,在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。
返回获得利润的最大值。
定义两个状态:
0持有:之前持有,或今天买入
Dp[i][0]=max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-p[i])
1不持有:之前不持有,今天卖出
Dp[i][1]=max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+p[i]-fee)
需要注意p的长度为0,1,2的情况
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