309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期
首先我们要明确,如果全程只能买卖一次或者允许买卖多次,那么我们就没必要记录无操作 这个状态。
如果买卖的次数为k(k≥2)
,那么我们才要记录无操作这个状态,以此来区分具体是第几次买卖。
在这因为题目说了允许买卖多次,所以我们不需要记录无操作 这个状态。
同时因为含有冷冻期,所以我们需要将不持有股票这个状态再次细分,分为:
- 第
i
天不持有股票,且第i
天可以买但不可以卖。 - 第
i
天卖出股票。 - 第
i
天处于冷冻期。
python
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
"""
dp[i][0],第i天持有股票时的最大利润
dp[i][1],第i天不持有股票且,可以买但不可以卖时的最大利润
dp[i][2],第i天不持有股票且,且就在第i天卖出时的最大利润
dp[i][3],第i天不持有股票且,第i天处于冷冻期时的最大利润
"""
n = len(prices)
if n == 1:
return 0
dp = [[0] * 4 for _ in range(n)]
"""
注意初始化不要写成[[0] * 4] * n,这会导致所有的行引用同一个列表对象
使得在更新dp[i][j]时,所有行的第j列都会被更新。
"""
dp[0][0] = -prices[0]
for i in range(1, n):
"""
对于 第i天持有股票的最大利润 ,可能由以下状态转移而来:
1、第i-1天时便持有股票,第i天无操作。
2、第i-1天时不持有股票且可以买不可以卖,第i天买入股票
3、第i-1天时不持有股票且同时处于冷冻期,第i天买入股票
"""
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]-prices[i], dp[i-1][3]-prices[i])
"""
对于 第i天不持有股票且,可以买但不可以卖时的最大利润, 可能由以下状态转移而来:
1、第i-1天不持有股票且,可以买但不可以卖。第i天无操作,从而延续第i-1天的状态
2、第i-1天不持有股票且,第i-1天处于冷冻期。第i天无操作
"""
dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][3])
"""
对于 第i天不持有股票且,且就在第i天卖出时的最大利润, 一定由以下状态转移而来:
1、第i-1天时持有股票,第i-1天卖出股票
"""
dp[i][2] =dp[i-1][0]+prices[i]
"""
对于 第i天不持有股票且,第i天处于冷冻期时的最大利润, 一定由以下状态转移而来:
1、第i-1天时不持有股票且,且就在第i-1天卖出。
"""
dp[i][3] = dp[i-1][2]
return max(dp[n-1][0], dp[n-1][1], dp[n-1][2], dp[n-1][3])
714. 买卖股票的最佳时机含手续费
python
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
"""
手续费只在卖出时扣除。
dp[i][0]代表第i天持有股票时的最大利润
dp[i][1]代表第i天不持有股票时的最大利润
"""
length = len(prices)
if length== 1:
return 0
dp = [[0] * 2 for _ in range(length)]
dp[0][0] = -prices[0]
for i in range(1, length):
""""
第i天持有股票可能由以下状态转换而来:
1、第i-1天持有股票,第i天无操作
2、第i-1天不持有股票,第i天买入
"""
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]-prices[i])
"""
第i天不持有股票可能由以下状态转换而来:
1、第i-1天持有股票,第i天卖出
2、第i-1天不持有股票,第i天无操作
"""
dp[i][1] = max(dp[i-1][0]+prices[i]-fee, dp[i-1][1])
return dp[length-1][1]
效率:245ms,击败32.03%