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:
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:
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:
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:
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;
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;
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
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;
}
}