123. 买卖股票的最佳时机 III

123. 买卖股票的最佳时机 III - 力扣(LeetCode)

给定一个数组,它的第i 个元素是一支给定的股票在第 i天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔交易。

**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:

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输入:prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出:6
解释:在第 4 天(股票价格 = 0)的时候买入,在第 6 天(股票价格 = 3)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
     随后,在第 7 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 8 天 (股票价格 = 4)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。

示例 2:

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输入:prices = [1,2,3,4,5]
输出:4
解释:在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。   
     注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。   
     因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

示例 3:

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输入:prices = [7,6,4,3,1] 
输出:0 
解释:在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

示例 4:

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输入:prices = [1]
输出:0

提示:

  • 1 <= prices.length <= 105
  • 0 <= prices[i] <= 105

思路

核心算法是动态规划和滚动数组;

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 int[]dp = new int[5];
            dp[0] = 0;
            dp[1] = -prices[0];
            dp[2] = 0;
            dp[3] = -prices[0];
            dp[4] = 0;

首先是进行数据的初始化,这里的dp分别表示此时的操作状态,设置dp[0]是无操作时的状态,dp[1]是买入一次股票之后的状态,dp[2]是卖出第一次股票之后的状态,dp[3]第二次买入股票,dp[4]是第二次卖出股票;此时初始化的值的意思是,买入第一支股票之后又抛出;

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for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
                dp[1] = max(dp[1],dp[0]-prices[i]);
                dp[2] = max(dp[2],dp[1]+prices[i]);
                dp[3] = max(dp[3],dp[2]-prices[i]);
                dp[4] = max(dp[4],dp[3]+prices[i]);
            }

拿dp[1]的更新来说,dp[1]是买入第一支股票,那么就可以比较,是买入今天第一支股票(dp[0]-prices[i]),还是延续之前的状态(dp[1]),然后卖出第一支股票又是基于买入第一支股票,那么就可以判断dp[2]是要延续之前的状态还是就此卖出,以此类推;

完整代码

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class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
            int[]dp = new int[5];
            dp[0] = 0;
            dp[1] = -prices[0];
            dp[2] = 0;
            dp[3] = -prices[0];
            dp[4] = 0;
            for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
                dp[1] = max(dp[1],dp[0]-prices[i]);
                dp[2] = max(dp[2],dp[1]+prices[i]);
                dp[3] = max(dp[3],dp[2]-prices[i]);
                dp[4] = max(dp[4],dp[3]+prices[i]);
            }
            return max(dp[2],dp[4]);
    }
     public int max(int a,int b){
        return a>=b?a:b;
}
}
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