leecode_309 Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown

本文介绍了一种基于动态规划的算法,用于解决股票交易中如何通过多次买卖获得最大利润的问题。该算法考虑了买卖操作间的冷却期限制,并给出了C++实现。

Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like (ie, buy one and sell one share of the stock multiple times) with the following restrictions:

  • You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).
  • After you sell your stock, you cannot buy stock on next day. (ie, cooldown 1 day)

Example:

prices = [1, 2, 3, 0, 2]
maxProfit = 3
transactions = [buy, sell, cooldown, buy, sell]

dp思路是这样的:

第i天进行买入操作,则应该选择[0,i-2]天sell完成的结果上进行,而且是取区间内的最大值;

第i天进行卖出操作,则应该选择[0,i-1]天buy完成的结果上进行,而且是区间最大值;

所以保存四个数组:

buy;

sell;

max_after_buy;

max_after_sell;


c++实现:

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        if (prices.size()<=1)
            return 0;
        const int len=prices.size();
        int buy[len];
        int sell[len];
        int max_after_buy[len];
        int max_after_sell[len];
        
        buy[0]=-prices[0];
        buy[1]=-prices[1];
        
        sell[0]=0;
        sell[1]=max(0,prices[1]-prices[0]);
        
        max_after_buy[0]=-prices[0];
        max_after_buy[1]=max(-prices[0],-prices[1]);
        
        max_after_sell[0]=sell[0];
        max_after_sell[1]=max(sell[0],sell[1]);
        
        for (int i=2;i<len;i++){
            buy[i]=max_after_sell[i-2]-prices[i];
            sell[i]=max_after_buy[i-1]+prices[i];
            max_after_buy[i]=max(max_after_buy[i-1],buy[i]);
            max_after_sell[i]=max(max_after_sell[i-1],sell[i]);
        }
        
        // for (int i=0;i<len;i++)
        //      cout<<buy[i]<<" ";
        //      cout<<endl;
        // for (int i=0;i<len;i++)
        //      cout<<sell[i]<<" ";
        //      cout<<endl;
        // for (int i=0;i<len;i++)
        //      cout<<max_after_sell[i]<<" ";
        //      cout<<endl;
        // for (int i=0;i<len;i++)
        //      cout<<max_after_buy[i]<<" ";
        //      cout<<endl;
             
        return max_after_sell[len-1];
        
    }
};


<think>好的,我需要回答用户关于delta_time的问题。首先,我得确认delta_time在编程中的基本定义和用途。用户可能是在游戏开发或实时应用程序中遇到这个概念。 delta_time通常指时间差,具体来说,是连续两帧之间的时间间隔。比如在游戏循环中,每一帧处理需要知道上一帧到当前帧用了多少时间,这样物理运动和动画才能基于实际时间正确计算,避免帧率不同导致的速度不一致。 接下来,我需要考虑它的用途。比如在移动物体时,用速度乘以delta_time来确保无论帧率高低,物体移动的距离保持一致。这涉及到与帧率无关的更新逻辑,这对游戏和实时应用很重要。 然后,用户可能需要具体的例子。比如在Unity中用Time.deltaTime,或者在Python游戏库中的类似用法。同时,可能涉及如何实现时间累积,比如计时器或动画的播放。 还要注意引用相关的资料。用户提供的引用中有关于事件模型和游戏系统的例子,可能可以关联到delta_time在事件触发或角色行为中的应用。比如引用3提到的事件触发,可能需要根据时间差来触发某些效果,而引用4的游戏角色系统可能在属性更新中使用delta_time。 最后,生成相关问题时要涵盖定义、用途、应用场景、示例代码以及相关概念,帮助用户深入理解。需要确保问题具体且有引导性,比如优化方法或常见错误,这样用户能进一步探索。</think>### delta_time 的定义及用途 **定义** 在编程中,$delta\_time$(通常写作 $\Delta t$)表示**时间增量**,即两个连续事件(如游戏帧、物理模拟步骤)之间的时间差,单位为秒。例如,在游戏开发中,它常指上一帧到当前帧的时间间隔。 **核心用途** 1. **帧率无关的平滑运动** 通过将运动速度与 $delta\_time$ 相乘,确保无论帧率高或低,物体移动的实际距离保持一致。例如: $$位移 = 速度 \times delta\_time$$ 这避免了高帧率下物体移动过快或低帧率下卡顿的问题[^4]。 2. **物理模拟的稳定性** 在物理引擎中,$delta\_time$ 用于计算力、加速度等参数的时间积分,例如: $$速度 += 加速度 \times delta\_time$$ 确保物理行为的准确性[^3]。 3. **时间驱动的逻辑控制** 例如技能冷却、动画播放,通过累加 $delta\_time$ 判断是否达到阈值: ```python cooldown_timer += delta_time if cooldown_timer >= 5.0: activate_skill() ``` **代码示例(Python伪代码)** ```python previous_time = get_current_time() while game_is_running: current_time = get_current_time() delta_time = current_time - previous_time previous_time = current_time # 更新角色位置 character.x += velocity_x * delta_time character.y += velocity_y * delta_time ``` **典型应用场景** - 游戏开发(角色移动、动画、物理碰撞)[^4] - 实时可视化(粒子系统、动态图表) - 音视频同步(基于时间戳的渲染)
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