【DP?】买卖股票

题目描述


Say you have an array for which the i th element is the price of a given stock on day i.
Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete at most two transactions.
Note: 
You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).


看了大佬的题解,意识到回家养猪真的是一个不错的选择。

先上代码:
public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int buy1 = Integer.MIN_VALUE, buy2 = Integer.MIN_VALUE;
        int sell1 = 0, sell2 = 0;
        for(int i = 0; i < prices.length; ++i){
            buy1 = Math.max(buy1, -prices[i]);
            sell1 = Math.max(sell1, prices[i] + buy1);
            buy2 = Math.max(buy2, sell1 - prices[i]);
            sell2 = Math.max(sell2, buy2 + prices[i]);
        }
        return sell2;
    }
}

解释:两次交易是有先后顺序的,第一次卖出后剩下的钱+第二次卖出后剩下的钱为最终的结果。
sell1即为第一次卖出后剩下的钱。buy2为第二次买入,买入后剩下的钱,sell2为最终结果。

一开始看到这个题解我是蒙逼的,因为sell1这样找到最后不就是最大结果了吗?
没错,sell1当循环结束的时候确实是最大结果。但是buy2并不会更新。buy2的更新是在sell1已经计算出来的基础上进行迭代的,所以sell1找到一个最大值的时候,buy2开始继续从此位置向后找。sell1更新在前,就算最后sell1为最大差值,sell2如果没有更好的买卖选择,也是不会更新掉的。思想应该也属于动态规划。

<think>好的,用户想了解如何用Java实现股票买卖功能,特别是股票交易系统或者示例代码。首先,我需要根据提供的引用资料来整理相关信息。引用中提到了多个相关资源,比如引用[1]和[3]讨论了股票买卖的最佳时机算法,引用[2]是一个股票交易系统的项目,引用[4]和[5]涉及动态规划和多次交易的解决方案。 用户的问题集中在Java实现,可能需要基础的代码示例,比如如何计算最大利润,或者更复杂的系统设计。考虑到用户可能的需求层次,应该先提供简单的最佳时机算法,再逐步深入到系统设计层面。此外,引用[2]中的项目描述详细,可以推荐该项目作为参考,特别是涉及Web软件的功能,如用户登录、实时查询、交易处理等。 首先,我应该从最基础的买卖股票问题入手,比如LeetCode上的经典问题,这样用户可以快速理解算法逻辑。例如,单次买卖的最大利润问题,这在引用[3]和[1]中都有提到。给出一个简单的Java实现示例,使用双重循环或者更优的一次遍历方法。 然后,再考虑多次交易的情况,引用[4]和[5]提到动态规划的方法,可以解释状态转移方程,并给出相应的代码示例。这部分需要明确状态定义,比如每天持股或不持股的利润情况。 接下来,用户可能对完整的交易系统感兴趣,引用[2]中的项目涵盖了前后端功能,包括用户管理、股票交易、账户充值等。这里可以简要介绍系统的模块组成,并建议用户查看项目源码获取更详细的信息。 同时,需要注意引用标记,在回答中适当添加引用标识,比如在提到最佳时机算法时引用[1]或[3],在动态规划部分引用[4]等。确保每个引用都准确对应到用户提供的资料。 另外,用户可能不清楚如何将算法应用到实际系统中,需要说明算法在系统中的作用,比如在交易撮合时调用最大利润算法,或者使用动态规划来优化交易策略。这部分可以结合引用[2]中的触发器、存储过程等功能,说明系统的整体架构。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步询问的方向,比如性能优化、设计模式、数据库集成等,确保问题具有引导性,帮助用户深入探索。</think>### Java实现股票买卖功能的步骤解析 #### 一、基础算法实现(单次交易) 引用[1][3]中的经典问题,实现单次买卖最大利润计算: ```java public int maxProfit(int[] prices) { int minPrice = Integer.MAX_VALUE; int maxProfit = 0; for (int price : prices) { if (price < minPrice) { minPrice = price; } else if (price - minPrice > maxProfit) { maxProfit = price - minPrice; } } return maxProfit; } ``` 此算法时间复杂度为$O(n)$,通过维护最小买入价实现高效计算[^3]。 #### 二、多次交易算法(动态规划) 引用[4][5]的动态规划方法,支持多次买卖: ```java public int maxProfitMulti(int[] prices) { int[][] dp = new int[prices.length][2]; dp[0][0] = 0; // 未持股初始状态 dp[0][1] = -prices[0]; // 持股初始状态 for (int i = 1; i < prices.length; 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[prices.length-1][0]; } ``` 状态转移方程: $$ dp[i][0] = \max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]+p_i) $$ $$ dp[i][1] = \max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]-p_i) $$ 该算法时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(n)$,可优化为$O(1)$[^4]。 #### 三、完整交易系统设计要点 引用[2]的股票交易系统架构,主要模块包含: 1. **用户模块**:注册登录(Spring Security实现) 2. **交易核心**: ```java // 伪代码示例 public class TradingService { @Transactional public Order executeTrade(Order order) { // 1. 验证账户余额 // 2. 使用存储过程撮合交易 // 3. 更新账户持仓 // 4. 记录交易流水 } } ``` 3. **数据库设计**: - 用户表(user_info) - 持仓表(position) - 订单表(trade_order) - 使用触发器自动创建现金账户[^2] #### 四、关键问题解决方案 1. **实时价格查询**:通过第三方API接口获取 2. **交易撮合逻辑**: ```sql CREATE PROCEDURE MatchOrders( IN stock_code VARCHAR(10), IN price DECIMAL(18,2) ) BEGIN -- 撮合买单和卖单 -- 更新订单状态 END ``` 3. **并发控制**:使用数据库乐观锁保证交易原子性
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