代码随想录三刷day43

最新推荐文章于 2025-12-18 17:00:31 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 17:00:31 发布 · 416 阅读

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#算法 #数据结构 #图论 #leetcode #java

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本文介绍了使用动态规划方法解决LeetCode中的股票买卖问题系列，包括四个实例，分别是基于不同状态转移的解决方案，如持有/不持有股票和持有股票数量的变化。每个解决方案通过计算利润最大化来实现k次交易操作。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

前言
一、力扣121. 买卖股票的最佳时机
二、力扣122. 买卖股票的最佳时机 II
三、力扣123. 买卖股票的最佳时机 III
四、力扣188. 买卖股票的最佳时机 IV

前言

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。

一、力扣121. 买卖股票的最佳时机

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int[][] dp = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        for(int i = 1; i < prices.length; i ++){
            dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], - prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1],dp[i-1][0] + prices[i]);
        }
        return dp[prices.length-1][1];
    }
}

二、力扣122. 买卖股票的最佳时机 II

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int[][] dp = new int[n][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        for(int i = 1; i < n; i ++){
            dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+prices[i]);
        }
        return dp[n-1][1];
    }
}

三、力扣123. 买卖股票的最佳时机 III

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int[][] dp = new int[n][4];
        dp[0][0] = -prices[0];
        dp[0][2] = -prices[0];
        for(int i = 1; i < n; i ++){
            dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0],-prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+prices[i]);
            dp[i][2] = Math.max(dp[i-1][2],dp[i-1][1]-prices[i]);
            dp[i][3] = Math.max(dp[i-1][3],dp[i-1][2]+prices[i]);
        }
        return Math.max(dp[n-1][1],dp[n-1][3]);
    }
}

四、力扣188. 买卖股票的最佳时机 IV

class Solution {
    public int maxProfit(int k, int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int[][] dp = new int[n][2*k+1];
        for(int i = 1; i < 2*k; i += 2){
            dp[0][i] = -prices[0];
        }
        for(int i = 1; i < n; i ++){
            for(int j = 1;j < 2*k; j += 2){
                dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-1]-prices[i]);
                dp[i][j+1] = Math.max(dp[i-1][j+1],dp[i-1][j]+prices[i]);
            }
        }
        return dp[n-1][2*k];
    }
}