动态规划 leetcode-714 最佳买卖股票时机含手续费

最新推荐文章于 2025-02-11 21:44:05 发布

mydoubts

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本文介绍了一种算法，用于计算给定股票价格数组和交易手续费条件下的最大交易利润。通过动态规划方法，详细展示了如何在无限次交易中，考虑手续费的影响，最大化利润。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.题目

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.

2.解题过程

参考第4题和冷冻期的问题，只需要在卖出的时候减去手续费就可以了。
代码：

class Solution:
    def maxProfit(self, prices, fee):
        n = len(prices)
        if n<=1:
            return 0
        dp = [[0 for _ in range(2)] for _ in range(n)]
        dp[0][1] = -prices[0]
        for i in range(1, n):
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i] - fee) #卖的时候要出手续费
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i])
            # print(i,dp[i][0],dp[i][1])
        return dp[i][0]
s = Solution()
s.maxProfit([1,2,3,0,2])