leetcode-714 买卖股票的最佳时机含手续费

本文介绍了一种利用动态规划解决股票买卖问题的方法。通过维护两个状态——持有或不持有股票,使用dp数组记录每天的最大收益,最终得到最大利润。提供了两种实现方式。

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一道动态规划的题,使用dp数组。
有两个状态未持有或者持有,对应dp[i][0]和dp[i][1]。
每一天都和前一天做比较,如果当天持有,那么和前一天比,取dp[i-1][1]或者dp[i-1][0]-prices[i]-fee的最大值
如果当天不持有,那么就取dp[i-1][0]和dp[i-1][1]+prices[i]
到最后返回持有或者不持有最终的最大值就行了。
法一莫名其妙的对了,其实只理解了法二。

法一:
class Solution {
public:
int maxProfit(vector& prices, int fee) {
int n=prices.size();
int dp[n+1][2];
dp[0][0]=0;
dp[0][1]=-prices[0]-fee;
for(int i=0;i<n;i++){
dp[i+1][0]=max(dp[i][0],dp[i][1]+prices[i]-fee);
dp[i+1][1]=max(dp[i][1],dp[i][0]-prices[i]);
}
return max(dp[n][0],dp[n][1]);
}
};

法二:
class Solution {
public:
int maxProfit(vector& prices, int fee) {
int n=prices.size();
int dp[n][2];
dp[0][0]=0;
dp[0][1]=-prices[0]-fee;
for(int i=1;i<n;i++){
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[n-1][0],dp[n-1][1]);
}
};

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