309.买卖股票的最佳时机含冷冻期【Java】

最新推荐文章于 2025-06-30 16:49:10 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-30 16:49:10 发布 · 210 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #leetcode #数据结构

文章讲述了如何利用动态规划解决股票买卖问题，考虑了冷冻期限制，通过比较前一天的三种状态（不操作、卖出后冷冻、持有）来计算最大利润。示例展示了如何在给定股票价格数组中实现该策略。

309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期 - 力扣（LeetCode）

给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 i 天的股票价格。

设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:

卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。

注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1:

输入: prices = [1,2,3,0,2]
输出: 3 
解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]

示例 2:

输入: prices = [1]
输出: 0

提示：

1 <= prices.length <= 5000
0 <= prices[i] <= 1000

思路

同样和前面的股票题目一样，是一个动态规划的问题，大体思路与之前相同，这个冷冻期的操作就可以看做是之前的没有操作的状态，那么在第i天的状态下，没有操作的状态分为俩种情况，一种是前一天卖出了股票进入了冷冻期，另一种是非冷冻期但是不进行操作；那么只需要给不进行操作进行一个比较，比较俩种状态之间的最优即可；

完整代码

class Solution {
        public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
            int [][]dp = new int[n][3];

            dp[0][0] = 0;
            dp[0][1] = -prices[0];
            dp[0][2] = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i-1][2],dp[i-1][0]);
            dp[i][1] = max(dp[i-1][0]-prices[i],dp[i-1][1]);
            dp[i][2] = max(dp[i-1][1]+prices[i],dp[i-1][2]);
        }
        return dp[n-1][2];


    }
    public static int max(int a,int b){
        return a>b?a:b;
    }

}