LeetCode动态规划专题：第七天

最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布 · 165 阅读

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本文探讨了两种优化问题的解决方案：最佳观光组合和股票交易的最佳时机。在最佳观光组合问题中，通过动态规划策略，计算每个景点的得分，以找到最大总分的观光对。在股票交易的最佳时机问题中，分别展示了两种不同的方法来寻找最大利润。第一种是简单的贪婪策略，第二种则考虑了价格下降时的等待机会。这些算法为实际问题提供了有效的求解思路。

最佳观光组合

观察公式 $v a l u e s [j] - j + v a l u e s [i] + i$ 发现，当枚举第二个 $j$ 的时候，对于每一个 $v a l u e s [j] - j$ 都是唯一确定的，因此只需要在遍历的时候维护 $v a l u e s [i] + i$ 的最大值即可

class Solution {
public:
    int maxScoreSightseeingPair(vector<int>& values) {
        int res = 0, maxn = values[0];
        for (int i = 1; i < valus.size(); i ++ ){
            res = max(res, values[i] - i + maxn);
            maxn = max(maxn, values[i] + i);
        }
        return res;
    }
};

买卖股票的最佳时机

找差值最大的两天

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int res = 0, minn = prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.size(); i ++ )
        {
            res = max(res, prices[i] - minn);
            minn = min(minn, prices[i]);
        }
        return res;
    }
};

买卖股票的最佳时机二

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int res = 0, minn = 0, n = prices.size();
        bool flag = false;
        for (int i = 0; i < n; i ++ )
        {
            if (!flag){
                while (i + 1 < n && prices[i] > prices[i + 1]) i ++ ;
                flag = true;
                minn = prices[i];
            }
            else{
                while (i + 1 < n && prices[i] < prices[i + 1]) i ++ ;
                flag = false;
                res += prices[i] - minn;
            }
        }
        return res;
    }
};