LeetCode 力扣题目：买卖股票的最佳时机 III

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题目描述

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 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：

输入: [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出: 6
解释: 在第 4 天（股价 = 0）的时候买入，在第 6 天（股价 = 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（股价 = 1）的时候买入，在第 8 天（股价 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3。

方法一：动态规划

解题步骤

定义状态：dp[i][j] 表示第 i 天完成 j 笔交易的最大利润。
初始化状态：dp[0][1] 和 dp[0][2] 都初始化为负无穷，表示不可能完成交易。
状态转移：
- 第 i 天完成一笔交易的最大利润：dp[i][1] = max(dp[i-1][1], -prices[i])
- 第 i 天完成两笔交易的最大利润：dp[i][2] = max(dp[i-1][2], dp[i-1][1] + prices[i])
结果输出：max(dp[n-1][1], dp[n-1][2])

Python 示例

def maxProfit(prices):n = len(prices)if n == 0:return 0dp = [[0] * 3 for _ in range(n)]dp[0][1] = -prices[0]dp[0][2] = float('-inf')for i in range(1, n):dp[i][1] = max(dp[i-1][1], -prices[i])dp[i][2] = max(dp[i-1][2], dp[i-1][1] + prices[i])return max(0, dp[n-1][2])# Example usage
prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
print(maxProfit(prices))  # Output: 6

算法分析

时间复杂度：O(N)，其中 N 是数组的长度。
空间复杂度：O(N)，用于存储 dp 数组。

算法图解与说明

初始: dp = [[-3, -inf], [0, 0], [0, 0], ...]
第一天: 不操作，买入 -3
第二天: 不操作，维持 -3
第三天: 不操作，维持 -3
第四天: 不操作，买入 0
第五天: 不操作，维持 0
第六天: 卖出 +3
第七天: 买入 1
第八天: 卖出 +4

方法二：状态机优化

解题步骤

使用四个变量表示不同状态下的最大利润：buy1, sell1, buy2, sell2。
初始状态设为：buy1 = buy2 = -inf, sell1 = sell2 = 0。
更新状态机：
- buy1: 第一次买入的最大利润
- sell1: 第一次卖出的最大利润
- buy2: 第二次买入的最大利润
- sell2: 第二次卖出的最大利润

Python 示例

def maxProfit(prices):buy1, sell1, buy2, sell2 = float('-inf'), 0, float('-inf'), 0for price in prices:buy1 = max(buy1, -price)sell1 = max(sell1, buy1 + price)buy2 = max(buy2, sell1 - price)sell2 = max(sell2, buy2 + price)return sell2# Example usage
prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
print(maxProfit(prices))  # Output: 6

算法分析

时间复杂度：O(N)
空间复杂度：O(1)

算法图解与说明

状态更新过程：
初始: buy1 = -inf, sell1 = 0, buy2 = -inf, sell2 = 0
价格迭代: 3 -> buy1 = -33 -> sell1 = 05 -> sell1 = 20 -> buy2 = 20 -> 维持3 -> sell2 = 51 -> 维持4 -> sell2 = 6

这两种方法为买卖股票问题的高级解法，适用于有多次交易机会的场景。

方法三：左右扫描数组法

解题步骤

使用两个数组 left_profits 和 right_profits。left_profits[i] 存储从第一天到第 i 天的最大利润，right_profits[i] 存储从第 i 天到最后一天的最大利润。
从左到右遍历一遍股价数组，更新 left_profits 为到当前日为止的最大利润。
从右到左遍历股价数组，更新 right_profits 为从当前日到结束的最大利润。
最终结果为某一天两边利润之和的最大值。

Python 示例

def maxProfit(prices):n = len(prices)if n <= 1:return 0left_profits = [0] * nright_profits = [0] * n# 左侧最小值初始化min_price = prices[0]for i in range(1, n):left_profits[i] = max(left_profits[i-1], prices[i] - min_price)min_price = min(min_price, prices[i])# 右侧最大值初始化max_price = prices[n-1]for i in range(n-2, -1, -1):right_profits[i] = max(right_profits[i+1], max_price - prices[i])max_price = max(max_price, prices[i])# 计算两边利润的最大和max_profit = 0for i in range(n):max_profit = max(max_profit, left_profits[i] + right_profits[i])return max_profit# Example usage
prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
print(maxProfit(prices))  # Output: 6

算法分析

时间复杂度：O(N)，其中 N 是数组的长度。
空间复杂度：O(N)，需要两个长度为 N 的数组来存储左右两侧的最大利润。

算法图解与说明

股票价格:  [3, 3, 5, 0, 0, 3, 1, 4]
左侧利润:  [0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
右侧利润:  [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 0]
最大利润:  每天两侧利润之和的最大值为 6 (第 6 天)

方法四：改进的状态机方法

解题步骤

减少状态机方法中变量的使用，只使用两个变量跟踪到目前为止的最大利润。
遍历价格数组时，更新四个关键状态：第一次买入、第一次卖出、第二次买入和第二次卖出的最大利润。
通过逐步更新这四个状态来最大化最终的利润。

Python 示例

def maxProfit(prices):first_buy, first_sell = float('-inf'), 0second_buy, second_sell = float('-inf'), 0for price in prices:first_buy = max(first_buy, -price)first_sell = max(first_sell, first_buy + price)second_buy = max(second_buy, first_sell - price)second_sell = max(second_sell, second_buy + price)return second_sell# Example usage
prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
print(maxProfit(prices))  # Output: 6

算法分析

时间复杂度：O(N)，N 是股票价格数组的长度。
空间复杂度：O(1)，使用常数空间。

算法图解与说明

初始状态: first_buy = -inf, first_sell = 0, second_buy = -inf, second_sell = 0
更新过程:
- 第1天: first_buy 更新为 -3
- 第2天: 无变化
- 第3天: first_sell 更新为 2
- 第4天: second_buy 更新为 2
- 第5天: 无变化
- 第6天: second_sell 更新为 5
- 第7天: 无变化
- 第8天: second_sell 更新为 6

以上四种方法各有优势，适用于不同的场景和优化需求。可以根据具体需要选择最合适的解决方案。