力扣309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期(动态规划,Java C++解法)

Problem: 309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期

文章目录

  • 题目描述
  • 思路
  • 解题方法
  • 复杂度
  • Code

题目描述

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思路

Problem: 714. 买卖股票的最佳时机含手续费
该题目可以看作是上述题目的改编,该题目添加了一个冷冻期使得动态转移方程更加复杂,具体思路如下:
1.构建多阶段决策模型:

n天对应n个阶段,每个阶段决策:买股票、卖股票、不操作
买股票:前一天不持有股票,并且处于冷冻期或者处于非冷冻期,而不是刚刚昨天卖掉股票
卖股票:当前持有股票
不操作无规则

2.定义状态:每天都有两种状态:持有股票、不持有股票。不持有股票又分为三小种情况。

int dp[n][4]表示n天的状态
dp[i][0]表示第i天持有股票时的利润
dp[i][1]表示第i天不持有股票时的利润(当天卖掉)
dp[i][2]表示第i天不持有股票时的利润(冷冻期),昨天刚卖掉了股票
dp[i][1]表示第i天不持有股票时的利润(非冷冻期),昨天也没持有

3.定义状态转移方程:

dp[i][0] = max3(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2] - prices[i], dp[i - 1][3] - prices[i]);
dp[i][1] = dp[i - 1][0] + prices[i];
dp[i][2] = dp[i - 1][1];
dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][3]);

解题方法

1.获取prices数组的长度(假设为n),定义数组int[][] dp = new int[n][4];
2.初始化dp数组的第一行:dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;dp[0][2] = 0;dp[0][3] = 0;
3.从第一行开始完成动态转移方程;
4.返回dp数组的最后一行的最大值

复杂度

时间复杂度:

O ( n ) O(n) O(n);其中 n n n为数组prices的大小

空间复杂度:

O ( n ) O(n) O(n)

Code

class Solution {/*** Dynamic programming* @param prices Given array(Recode the amount of each stock)* @return int*/public int maxProfit(int[] prices) {int n = prices.length;if (n == 1) {return 0;}int[][] dp = new int[n][4];/*** dp[i][0] represents the profit from holding the stock on day i* dp[i][1] represents the profit not held on day i (just sold on the day)* dp[i][2] represents the profit from not holding the stock on day i (the freeze period),* which was sold yesterday* dp[i][3] represents the profit from not holding the stock on day i* (non-freezing period) and not holding it yesterday*/dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;dp[0][2] = 0;dp[0][3] = 0;//Dynamic transferfor (int i = 1; i < n; ++i) {dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2] - prices[i], dp[i - 1][3] - prices[i]);dp[i][1] = dp[i - 1][0] + prices[i];dp[i][2] = dp[i - 1][1];dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][3]);}return max(dp[n - 1][0], dp[n - 1][1], dp[n - 1][2], dp[n - 1][3]);}/*** Returns the largest number in a set of numbers* @param nums Given numbers * @return int*/private int max(int... nums) {int max = Integer.MIN_VALUE;for (int num : nums) {if (num > max) {max = num;}}return max;}
}
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int n = prices.size();if (n == 1) {return 0;}vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(4));dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;dp[0][2] = 0;dp[0][3] = 0;for (int i = 1; i < n; ++i) {dp[i][0] = ::std::max(dp[i - 1][0], ::std::max(dp[i - 1][2] - prices[i], dp[i - 1][3] - prices[i]));dp[i][1] = dp[i - 1][0] + prices[i];dp[i][2] = dp[i - 1][1];dp[i][3] = ::std::max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][3]);}return ::std::max({dp[n - 1][0], dp[n - 1][1], dp[n - 1][2], dp[n - 1][3]});}
};

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