代码随想录训练营第五十天123.买卖股票的最佳时机III188.买卖股票的最佳时机IV

123.买卖股票的最佳时机III

题目链接 123. 买卖股票的最佳时机 III - 力扣(LeetCode)

讲解链接 代码随想录 (programmercarl.com)

之前做过只有一次购买机会的股票题,但是一道了两次就不知道如何是好了,答案代码随想录 (programmercarl.com)

的方法确实朴实无华:每一天都有可能的五个状态:

0 从未购买过股票

1 第一次持有

2 第一次卖出

3 第二次持有

4 第二次卖出

外层for循环,内层每次更新这五个状态的值:

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

188.买卖股票的最佳时机IV

题目链接 188. 买卖股票的最佳时机 IV - 力扣(LeetCode)

讲解链接 代码随想录 (programmercarl.com)

相较于III,IV的购买次数变成了不确定,这时就需要总结规律:能取两次有五个状态,能取三次有七个状态,那么取k次就变成了2*k+1个状态,此时可以在天数的i循环中加入多个状态的j循环:

cpp 复制代码
        for(int i=1;i<prices.size();i++){
            for(int j=1;j<=k;j++){
                
                dp[i][2*j-1]=max(dp[i-1][2*j-1],dp[i-1][2*j-2]-prices[i]);
                dp[i][2*j]=max(dp[i-1][2*j],dp[i-1][2*j-1]+prices[i]);
            }
        }
相关推荐
CoovallyAIHub5 小时前
港大&字节重磅发布DanceGRPO:突破视觉生成RLHF瓶颈,多项任务性能提升超180%!
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub5 小时前
英伟达ViPE重磅发布!解决3D感知难题,SLAM+深度学习完美融合(附带数据集下载地址)
深度学习·算法·计算机视觉
聚客AI1 天前
🙋‍♀️Transformer训练与推理全流程:从输入处理到输出生成
人工智能·算法·llm
大怪v1 天前
前端:人工智能?我也会啊!来个花活,😎😎😎“自动驾驶”整起!
前端·javascript·算法
惯导马工1 天前
【论文导读】ORB-SLAM3:An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and
深度学习·算法
骑自行车的码农1 天前
【React用到的一些算法】游标和栈
算法·react.js
博笙困了1 天前
AcWing学习——双指针算法
c++·算法
moonlifesudo1 天前
322:零钱兑换(三种方法)
算法
NAGNIP2 天前
大模型框架性能优化策略:延迟、吞吐量与成本权衡
算法
美团技术团队2 天前
LongCat-Flash:如何使用 SGLang 部署美团 Agentic 模型
人工智能·算法