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园区建设网站的方案,一网信息一个简单便捷的新闻网站,网站用什么格式的图片格式,私域商城平台文章目录 买卖股票121.买卖股票的最佳时机122.买卖股票的最佳时机 II123.买卖股票的最佳时机III188.买卖股票的最佳时机 IV 状态机DP:一般dp[i][j]表示在数组a[:i]的时候状态j的最优值 买卖股票 121.买卖股票的最佳时机 121.买卖股票的最佳时机 思路分析&#xff…

文章目录

  • 买卖股票
    • 121.买卖股票的最佳时机
    • 122.买卖股票的最佳时机 II
    • 123.买卖股票的最佳时机III
    • 188.买卖股票的最佳时机 IV

状态机DP:一般dp[i][j]表示在数组a[:i]的时候状态j的最优值

买卖股票

121.买卖股票的最佳时机

121.买卖股票的最佳时机

在这里插入图片描述

思路分析:对于这题,我们只需枚举卖出的股票的价格prices[i],同时记录先前的最小的买入价格minprice 是 prices[0] 到 prices[i-1]的最小值

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:ans = 0min_price = prices[0]for p in prices:ans = max(ans, p - min_price)min_price = min(min_price, p)return ans

122.买卖股票的最佳时机 II

122.买卖股票的最佳时机 II

在这里插入图片描述

思路分析:对于每一天来说,是不是具有两个状态持有股票和不持有股票?,那么我们就定义dp[i][0]和dp[i][1]表示在第i天不持有和持有股票,在每一天,每一个状态都可以由前一天的全部状态转移而来!

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:# 状态机,对于每一天来说,存在两个状态,也就是持有股票与不持有股票n = len(prices)# dp[i][0]表示在第i天没有持有股票的最大收益,dp[i][1]表示在第i天持有股票的最大收益dp = [[0]*2 for i in range(n+1)]dp[0][0] = 0# 不可能持有股票的dp[0][1] = -float('inf')for i in range(n):# 原本dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]+prices[i])dp[i+1][0] = max(dp[i][0],dp[i][1]+prices[i])# 原本dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]-prices[i])dp[i+1][1] = max(dp[i][1],dp[i][0]-prices[i])# 最大的收益就是第n天不持有股票的场景return dp[n][0]

123.买卖股票的最佳时机III

123.买卖股票的最佳时机III

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思路分析:这题是 188.买卖股票的最佳时机III的k=2的场景

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:# 参照买卖股票的最佳时机IVk = 2n = len(prices)dp = [[[-float('inf')]*2 for _ in range(k+2)] for _ in range(n+1)]# 初始化for i in range(1,k+2):dp[0][i][0] = 0for i in range(n):for j in range(1,k+2):# j 表示已经交易了j-1次# dp[i][j][0] = max(dp[i-1][j][0],dp[i-1][j][1]+prices[i])dp[i+1][j][0] = max(dp[i][j][0],dp[i][j][1]+prices[i])# dp[i][j][1] = max(dp[i-1][j][1],dp[i-1][j-1][0]-prices[i])dp[i+1][j][1] = max(dp[i][j][1],dp[i][j-1][0]-prices[i])return dp[n][k+1][0]

188.买卖股票的最佳时机 IV

188.买卖股票的最佳时机 IV
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思路分析:加多一个参数表示当前交易的次数

注意这个初始化

        dp = [[[-float('inf')]*2 for _ in range(k+2)] for i in range(n+1)]# 初始化dp[0][k][1]= -inffor i in range(1,k+2):dp[0][i][0] = 0

错误的初始化

        dp = [[[0]*2 for _ in range(k+2)] for i in range(n+1)]# 初始化dp[0][k][1]= -inffor i in range(1,k+2):dp[0][i][1] = 0
class Solution:def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int:# 要增加一个参数,表示当前可以交易的次数# dp[i][k][j] 表示在第i天持有股票在第k次交易,j=0表示不持有股票的最大收益,j=1表示持有股票的最大收益n = len(prices)dp = [[[-float('inf')]*2 for _ in range(k+2)] for i in range(n+1)]# 初始化dp[0][k][1]= -inffor i in range(1,k+2):dp[0][i][0] = 0# 定义买入股票的时候才会+1交易数for i in range(n):for j in range(1,k+2):# j 表示已经交易了j-1次# dp[i][j][0] = max(dp[i-1][j][0],dp[i-1][j][1]+prices[i])dp[i+1][j][0] = max(dp[i][j][0],dp[i][j][1]+prices[i])# dp[i][j][1] = max(dp[i-1][j][1],dp[i-1][j-1][0]-prices[i])dp[i+1][j][1] = max(dp[i][j][1],dp[i][j-1][0]-prices[i])return dp[n][k+1][0]
http://www.dtcms.com/wzjs/208830.html

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