Leetcode刷题笔记1 动态规划part09

Day41 动态规划part08 1.这道题和上一题的最大区别就是dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]);分析持有股票的情况,如果之前没有持有股票,然后再买入股票,这种情况需要考虑因为之前的买卖操作,此时手头的现金可能就不再是0了,可能会有之前买卖的利润即:dp[i - 1][1],所以dp[i - 1][1] - prices[i]。对dp[i][0]和dp[i][1]的更新就像121题,然后对dp[i][2]和dp[i][3]的更新就是122题。 阅读详情

Leetcode 188 买卖股票的最佳时机IV

class Solution:
    def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int:
        if not prices:
            return 0
        dp = [[0] * (2 * k + 1) for _ in range(len(prices))]
        for j in range(1, 2 * k , 2):
            dp[0][j] = -prices[0]
        for i in range(1, len(prices)):
            for j in range(0, 2 * k - 1, 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[-1][2*k] 

 leetcode309 买卖股票的最佳时机涵冷冻期

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        n = len(prices)
        dp = [[0] * 4 for i in range(n)]
        dp[0][0] = -prices[0]
        for i in range(1, n):
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][3]) - prices[i]) # 持有股票
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][3]) # 不持有股票且处于冷静期
            dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i] # 不持有股票即卖出
            dp[i][3] = dp[i - 1][2] # 处于冷静期
        return max(dp[n-1][3], dp[n-1][2], dp[n-1][1])

leetcode 714 买卖股票的最佳时机含手续费

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
        n = len(prices)
        dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
        dp[0][0] = -prices[0]
        for i in range(1, n):
            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[-1][0], dp[-1][1])

Java代码实现opc ua 事件订阅和数据变化订阅 OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) 提供了两种主要的订阅机制:数据变化订阅(Data Change Subscription)和事件订阅(Event Subscription)。这两种订阅机制允许客户端实时接收来自服务器的数据更新或事件通知。 阅读详情

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leetcode刷题-动态规划part02

=注意:==数组初始化要这么写:dp = [[0] * n for _ in range(m)]10 = 2 × 8 (10的状态依赖2和8的状态)8 = 2 + 6 (8的状态依赖2和6的状态)若使用图论中的深度搜索、广度搜索,提交超时。在不同路径题目中添加了障碍。相当于爬楼梯题目的消费版。example:拆10。

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关于路径的初始化要考虑清楚。

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Leetcode 刷题笔记1 动态规划part01

难点在于分析dp数组的递推公式。

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《趣学算法(第2版)》读书笔记 Part 1 :如何高效学习算法

直播流水账不能水,是小白最后的倔强。 这竟然是我在 优快云 写的第一篇博文...(战战兢兢,如履薄冰)

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动态规划 | part09

本文分析了股票买卖问题的三种变体解法: 最多K次交易(188题):使用动态规划,定义2K+1种状态(买入/卖出交替),通过状态转移计算最大利润。 含冷冻期(309题):定义4种状态(持有、保持卖出、当日卖出、冷冻期),考虑卖出后一天不能买入的限制。 含手续费(714题):简化版无限交易,仅在卖出时扣除手续费,使用持有/不持有两种状态。 共同特点: 都采用动态规划方法 通过状态转移方程计算最优解 需要考虑交易限制条件(次数、冷冻期、手续费) 这些解法通过合理定义状态和转移条件,有效解决了不同约束下的股票买卖问

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算法训练营DAY34 第九章 动态规划part02

保证推导dp[i][j]的时候,dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]一定是有数值的。保证推导dp[i][j]的时候,dp[i - 1][j] 和 dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以递推公式:dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j];每个点来自他的上方或者左方,所以路径数量等于上方位置的数量加左方位置的数量。每个点来自他的上方或者左方,所以路径数量等于上方位置的数量加左方位置的数量。j-1 为j为头结点左子树节点数量,i-j 为以j为头结点右子树节点数量。

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求职刷题力扣 DAY38动态规划 part04

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平乐君
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