力扣股票买卖问题汇总

最新推荐文章于 2025-09-08 22:57:45 发布
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博客聚焦力扣股票买卖问题，这属于信息技术领域算法相关内容，可能涉及对该问题的解题思路、算法实现等方面的探讨。
LEETCODE力扣股票问题总结
码农ZZK的博客
05-06 930
在力扣网站中，最常见的动态规划问题就是股票系列的问题 这里我把题号给放上来 121 122 123 188 309 714 股票问题总思路 既然涉及到动态规划，那么我们肯定是需要根据题意来定义状态转移方程的 对于股票的操作，我们一共有3个，分别是买，卖，不交易 我们可以定义一个三维的数组，维度分别代表天数，交易次数，状态（用0，1代表没持有股票还是持有股票） dp[i][k][0] = max(...
【力扣】股票买卖系列问题的状态机解法
日拱一卒，功不唐捐。
03-10 862
股票买卖系列问题的状态机解法
【力扣】股票问题系列
weixin_42638946的博客
06-25 325
力扣之股票问题系列 Leetcode 0121 买卖股票的最佳时机 题目描述：Leetcode 0121 买卖股票的最佳时机 分析 本题的考点：数组。 在遍历的过程中，假设当前遍历到prices[i]，记录之前股票的最低价minp，更新获得的最大利润res，并用prices[i]更新最低价minp。 代码 C++ class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) {
力扣学习笔记day04—股票买卖问题
最新发布
2302_76954191的博客
09-08 474
本文介绍了使用动态规划解决股票买卖问题的思路。通过维护两个状态数组dp[p][0]和dp[p][1]，分别表示第p天没有股票和有股票时的最大利润。状态转移方程为：dp[p][0]取前一天未持有或当天卖出的最大值，dp[p][1]取前一天持有或当天买入的最大值。最终返回最后一天未持有股票的最大利润。该解法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)，能有效计算多次买卖股票的最大收益。
买卖股票-力扣
liunianhuakai的博客
07-31 470
力扣中有6题关于股票的问题，我们先从最简单的出发，逐步解决所有问题。 参考大佬们的解答，发现有一个用状态机的方法，比较通用且好理解。参考： 只存在一次买卖交易 - 用imin记录遍历过程中的最小值，imax记录到遍历的数据前的最大利润 class Solution(object): def maxProfit(self, prices): """ :typ...
[贪心]力扣-买卖股票专题
柴春阳的博客
10-20 277
力扣121. 买卖股票的最佳时机 class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { int Max=0,Min=100000; for(int i=0;i<prices.size();i++) { if(prices[i]<Min){ Min=prices[i]; }
动态规划之力扣股票类问题
qq_37654497的博客
11-08 214
//121. 买卖股票的最佳时机 public int maxProfit(int[] prices){ if(prices.length==0) return 0; int res = 0; int min = prices[0]; for (int p : prices) { min = Math.min(min,p); res = Math.max(res,p-min); ...
❤️思维导图整理大厂面试高频数组19: 股票问题III的dp数组构建/初始化和空间优化难点, 力扣123❤️
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思维导图整理大厂面试高频数组23: 股票问题大总结, 彻底搞懂股票问题
孤柒的博客
11-03 1367
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力扣Hot 100经典题型Python解法汇总
诸如“买卖股票的最佳时机”、“打家劫舍”、“零钱兑换”、“接雨水”、“最长递增子序列”等问题都属于这一范畴。动态规划强调状态定义与状态转移，而贪心法则关注局部最优选择能否导向全局最优。资料中对每一类DP...
力扣算法练习题解与优化技巧汇总
描述中提到了硬币变化、独特的路径、跳跃游戏、解码方式、连续递增子序列、最小路径和、买卖股票最佳时机等问题，这些都是动态规划的经典应用场景。 6. 二叉树的转换：描述中提到了把二叉搜索树（BST）转换成一棵更...
力扣股票问题
qq_42259971的博客
09-11 225
注意到允许的最大交易次数是不变的，因为每次交易包含两次成对的操作，买入和卖出。如果 k 为正无穷，则 k 和 k - 1 可以看成是相同的，因此有 T[i - 1][k - 1][0] = T[i - 1][k][0] 和 T[i - 1][k - 1][1] = T[i - 1][k][1]。基准情况中，T[-1][k][0] = T[i][0][0] = 0 的含义和上文相同，T[-1][k][1] = T[i][0][1] = -Infinity 的含义是在没有进行股票交易时不允许持有股票。
力扣股票问题大合集
qq_43558459的博客
08-24 351
因为最近笔试做了一道股票问题，之前其实做过，但是笔试的时候还是想了很久。所以决定来总结一下这类股票问题。 level 1 剑指offer 63.股票的最大利润 特点：只买卖一次，求最大利润。 思路： 遍历数组的每一位，找到下标为 i 的元素之前最小的元素。比较是当前卖出更高，还是不卖更高。 var maxProfit = function(prices) { if(prices.length < 2) return 0; let min = prices[0]; const d
力扣刷题笔记：股票问题（一）
qq_45483846的博客
02-27 318
121.买卖股票的最佳时机 应当这样理解本题： 只要某天的股票价格高于买入的价格，那么就可以考虑卖出股票，如果以后有更好的方案则改变方案； 假如我打算在某天卖出股票，那么一定当股票是在其价格最低点买入的时候，利润才是最大的； 如果在今天之前的价格都高于当前价格，则考虑今天才买入，如果未来卖出，一定比之前任意一天买入的利润要高。 综上，任意一天需要考虑的应当是两个值：之前的最低价格和当前价格，当当前价格高于最低价格时考虑卖出，否则更新最低价格。 第一天的时候只能买入，不可卖出。 class Solutio
力扣网 | 每日打卡题 |188. 买卖股票的最佳时机 IV
我是一块小石头
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文章目录题目解析 题目 188. 买卖股票的最佳时机 IV 解析 在这里插入代码片
通俗易懂的一个解法解决所有力扣买卖股票问题
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力扣上有这些题： 买卖股票的动态规划方式可以由这几种推过来： ‘ k代表还可以交易的次数， 此处有个细节需要注意一下，此处我们定义在买入的时候让k-1，而不是在卖出的时候才让k-1 代码如下： class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& price......
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