Leetcode 714. 买卖股票的最佳时机含手续费

该博客介绍了一种使用动态规划解决股票交易问题的方法,给定一个包含股票价格的数组和交易手续费,目标是计算最大利润。代码示例中展示了如何在C++中实现这一策略,通过维护两个状态(持股和不持股)来找到最佳买卖时机,从而最大化利润。

题目描述

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.

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee
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C++

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {
        /*
        //动态规划:先填表
        v[][0]表示该天不持股的最大利润;max(前一天卖出了,前一天也没持股)
        v[][1]表示该天持股的最大利润;max(前一天买入了,前一天就持着股)
        最大值是最后一天的不持股的最大利润,因为最优一天还不卖出。。亏
        */
        
        int v[prices.size()][2];
        //卖出时才算上手续费,买入不算
        //初始化表
        v[0][0]=0;
        v[0][1]=-prices[0];
        for(int i=1;i<prices.size();i++){
            v[i][0]=max(v[i-1][0],v[i-1][1]+prices[i]-fee);
            v[i][1]=max(v[i-1][1],v[i-1][0]-prices[i]);
        }
        return v[prices.size()-1][0];
    }
};
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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