一刷代码随想录(Dp8)

309.最佳买卖股票时机含冷冻期

题意:

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)。

示例:

  • 输入: [1,2,3,0,2]
  • 输出: 3
  • 解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]

解法:分四个状态讨论,

状态一:持有股票状态(今天买入股票,或者是之前就买入了股票然后没有操作,一直持有)
不持有股票状态,这里就有两种卖出股票状态
状态二:保持卖出股票的状态(两天前就卖出了股票,度过一天冷冻期。或者是前一天就是卖出股票状态,一直没操作)
状态三:今天卖出股票
状态四:今天为冷冻期状态,但冷冻期状态不可持续,只有一天!

四种状态导出

达到买入股票状态(状态一)即:dp[i][0],有两个具体操作:

  • 操作一:前一天就是持有股票状态(状态一),dp[i][0] = dp[i - 1][0]
  • 操作二:今天买入了,有两种情况
    • 前一天是冷冻期(状态四),dp[i - 1][3] - prices[i]
    • 前一天是保持卖出股票的状态(状态二),dp[i - 1][1] - prices[i]

那么dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]);

达到保持卖出股票状态(状态二)即:dp[i][1],有两个具体操作:

  • 操作一:前一天就是状态二
  • 操作二:前一天是冷冻期(状态四)

dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][3]);

达到今天就卖出股票状态(状态三),即:dp[i][2] ,只有一个操作:

昨天一定是持有股票状态(状态一),今天卖出

即:dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i];

达到冷冻期状态(状态四),即:dp[i][3],只有一个操作:

昨天卖出了股票(状态三)

dp[i][3] = dp[i - 1][2];

代码如下:

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int n = prices.size();
        if (n == 0) return 0;
        vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(4, 0));
        dp[0][0] -= prices[0]; // 持股票
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], max(dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]));
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][3]);
            dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i];
            dp[i][3] = dp[i - 1][2];
        }
        return max(dp[n - 1][3], max(dp[n - 1][1], dp[n - 1][2]));
    }
};

188.买卖股票的最佳时机IV 

题意:

给定一个整数数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 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 k 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: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:

0 <= k <= 100
0 <= prices.length <= 1000
0 <= prices[i] <= 10000

解法:因为可以交易k次,那么应该有2k+1状态,递推时使用初始首位全部初始化为零。每两个状态循环递推。

代码如下:

class Solution {
public:
    int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {

        if (prices.size() == 0) return 0;
        vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(2 * k + 1, 0));
        for (int j = 1; j < 2 * k; j += 2) {
            dp[0][j] = -prices[0];
        }
        for (int i = 1;i < prices.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < 2 * k - 1; j += 2) {
                dp[i][j + 1] = max(dp[i - 1][j + 1], dp[i - 1][j] - prices[i]);
                dp[i][j + 2] = max(dp[i - 1][j + 2], dp[i - 1][j + 1] + prices[i]);
            }
        }
        return dp[prices.size() - 1][2 * k];
    }
};

714.买卖股票的最佳时机含手续费 

题意:

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。

注意:这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程,每笔交易你只需要为支付一次手续费。

示例 1:

  • 输入: prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
  • 输出: 8

解释: 能够达到的最大利润:

  • 在此处买入 prices[0] = 1
  • 在此处卖出 prices[3] = 8
  • 在此处买入 prices[4] = 4
  • 在此处卖出 prices[5] = 9
  • 总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8.

注意:

  • 0 < prices.length <= 50000.
  • 0 < prices[i] < 50000.
  • 0 <= fee < 50000.

解法:仅多一个见手续费的工作其他相同。

代码:

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {
        int n = prices.size();
        vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(2, 0));
        dp[0][0] -= prices[0]; // 持股票
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i] - fee);
        }
        return max(dp[n - 1][0], dp[n - 1][1]);
    }
};

### 华为机考ACM考试内容及准备方法 #### 考试内容概述 华为机考ACM模式主要考察考生的算法设计能力、编程实现能力和逻辑思维能力。通常情况下,考试会涉及以下几个方面的内容[^1]: - **基础数据结构**:数组、链表、栈、队列等。 - **经典算法**:动态规划、贪心算法、分治法、回溯法等。 - **字符串处理**:字符串匹配、最长公共子序列等问题。 - **图论**:最短路径、最小生成树、拓扑排序等。 具体到题目形式上,可能会有如下几类问题: - 输入输出优化问题,例如如何高效读取大量数据并进行计算[^3]。 - 动态规划问题,如求解两个字符串之间的最长公共子序列长度。 - 排序与查找问题,可能涉及到自定义排序规则或者复杂条件下的二分查找。 #### 准备方法建议 为了更好地应对华为机考ACM模式,可以从以下几个方向着手准备[^2]: 1. **系统化学习基础知识** - 使用《代码随想录》作为指导书籍,按照其推荐的学习路线逐步深入理解各类数据结构和算法的核心概念及其应用场景。 2. **针对性练习典型题目** - 在力扣平台上完成至少80道高质量习题,覆盖常见的考点范围。 - 历年来的华为机考真题集锦(可通过CDSN或其他正规渠道获取),熟悉实际考试风格以及难度分布。 3. **强化实践操作技能** - 多参与模拟测试环境下的限时答题训练活动,锻炼快速分析问题本质的能力,并提升编码效率。 - 对于每道做过的题目都要认真总结反思,找出薄弱环节加以改进。 4. **注重细节把控** - 学会对程序运行时间和空间消耗做出合理预估,在满足功能需求前提下追求更优性能表现。 - 特别关注边界条件处理部分,避免因考虑不周而导致错误提交失败的情况发生。 以下是针对某特定类型——字符串相似度判断的个简单例子展示: ```python def lcs_length(s1, s2): m, n = len(s1), len(s2) dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] for i in range(1,m+1): for j in range(1,n+1): if s1[i-1]==s2[j-1]: dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1 else: dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]) return dp[m][n] if __name__=='__main__': a=input().strip() b=input().strip() res=lcs_length(a,b) print(res) ``` 此段代码实现了基于动态规划思想来解决两串字符间最大相同子序列长度的问题。
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