day48

1.买卖股票的最佳时机
java 复制代码
// 原始版本
int maxProfit_k_1(int[] prices) {
    int n = prices.length;
    int[][] dp = new int[n][2];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (i - 1 == -1) {
            // base case
            dp[i][0] = 0;
            dp[i][1] = -prices[i];
            continue;
        }
        dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i]);
        dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], -prices[i]);
    }
    return dp[n - 1][0];
}

// 空间复杂度优化版本
int maxProfit_k_1(int[] prices) {
    int n = prices.length;
    // base case: dp[-1][0] = 0, dp[-1][1] = -infinity
    int dp_i_0 = 0, dp_i_1 = Integer.MIN_VALUE;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i])
        dp_i_0 = Math.max(dp_i_0, dp_i_1 + prices[i]);
        // dp[i][1] = max(dp[i-1][1], -prices[i])
        dp_i_1 = Math.max(dp_i_1, -prices[i]);
    }
    return dp_i_0;
}
2.买卖股票的最佳时机2

无限交易

2和1的区别是 dp(i)1 = Math.max(dp(i-1)1, dp(i-1)0 - pricesi);不同,

如果是只买卖一次,那么是 dp(i)1 = Math.max(dp(i-1)1, - pricesi); 这样的话,状态为1也就是持有股票的值不可能是 -pricesi,因为取的是最大数;变成人话就是,如果你买了股票,那么你就不能再买当前的股票了,只能卖出

java 复制代码
// 原始版本
int maxProfit_k_inf(int[] prices) {
    int n = prices.length;
    int[][] dp = new int[n][2];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (i - 1 == -1) {
            // base case
            dp[i][0] = 0;
            dp[i][1] = -prices[i];
            continue;
        }
        dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i]);
        dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] - prices[i]);
    }
    return dp[n - 1][0];
}

// 空间复杂度优化版本
int maxProfit_k_inf(int[] prices) {
    int n = prices.length;
    int dp_i_0 = 0, dp_i_1 = Integer.MIN_VALUE;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int temp = dp_i_0;
        dp_i_0 = Math.max(dp_i_0, dp_i_1 + prices[i]);
        dp_i_1 = Math.max(dp_i_1, temp - prices[i]);
    }
    return dp_i_0;
}
5.买卖股票的最佳时机3

最多只能买卖两次股票

java 复制代码
// 原始版本
int maxProfit_k_2(int[] prices) {
    int max_k = 2, n = prices.length;
    int[][][] dp = new int[n][max_k + 1][2];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int k = max_k; k >= 1; k--) {
            if (i - 1 == -1) {
                // 处理 base case
                dp[i][k][0] = 0;
                dp[i][k][1] = -prices[i];
                continue;
            }
            dp[i][k][0] = Math.max(dp[i-1][k][0], dp[i-1][k][1] + prices[i]);
            dp[i][k][1] = Math.max(dp[i-1][k][1], dp[i-1][k-1][0] - prices[i]);
        }
    }
    // 穷举了 n × max_k × 2 个状态,正确。
    return dp[n - 1][max_k][0];
}
相关推荐
认真的酒窝10 小时前
自己动手开发编译器(十一)语义分析
java·开发语言
wbs_scy12 小时前
Linux C++ 高并发编程:线程池全链路深度解析,从原理到手撕实现
java·开发语言
JAVA面经实录91712 小时前
Linux 常用命令完整知识体系
java·linux·开发语言·汇编
Full Stack Developme13 小时前
Java LRU 与 LFU 算法及应用
java·开发语言·算法
程序员老油条16 小时前
WSL2 + Docker Desktop:Windows 下的完美 Java 开发环境
java·windows·docker·wsl2
shushangyun_17 小时前
2026智能采购商城系统选型指南:如何引领企业数字化采购升级
java·大数据·数据库·人工智能·机器学习
她说..17 小时前
Java 默认值设置方式
java·开发语言·后端·springboot
学渣超17 小时前
记一次分布式事务数据不一致的排查之旅:从超时到索引,层层剥茧
java·后端·架构
掉鱼的猫17 小时前
Agent Harness 实战指南:构建生产级 AI Agent 的"马具"框架
java·llm·aigc
带刺的坐椅17 小时前
Agent Harness 实战指南:构建生产级 AI Agent 的"马具"框架
java·ai·llm·agent·solon-ai