代码随想录算法训练营第四八天 | 买股票

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  • 只买卖一次
  • 可买卖多次

LeetCode 121. 买卖股票的最佳时机
LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机II

只买卖一次

给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回 0 。

  • 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
  • 第i天买入股票,所得现金就是买入今天的股票后所得现金即:-prices[i]
  • dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
  • 第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
  • 第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
  • dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
class Solution {// dp[i][0] 第 i 天持有股票所得最多现金// dp[i][1] 第 i 天不持有股票所得最多现金public int maxProfit(int[] prices) {if (prices.length == 0) return 0;int[][] dp = new int[prices.length][2];dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;for (int i = 1; i < prices.length; i++) {dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], -prices[i]);dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], prices[i] + dp[i-1][0]);}return dp[prices.length-1][1];}
}

可买卖多次

给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。


  • dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
  • dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金

  • 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
  • 第i天买入股票,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即:dp[i - 1][1] - prices[i]
  • 第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
  • 第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
class Solution {//dp[i][0]public int maxProfit(int[] prices) {if (prices.length == 0) return 0;int[][] dp = new int[prices.length][2];dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;for (int i = 1; i < prices.length; i++) {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[prices.length - 1][1];}
}
class Solution {//dp[0] 代表一次交易,并不能表示第几天,所以for循环要遍历到第0天public int maxProfit(int[] prices) {if (prices.length == 0) return 0;int[] dp = new int[2];dp[0] = -prices[0];dp[1] = 0;for (int i = 1; i <= prices.length; i++) {dp[0] = Math.max(dp[0], dp[1] - prices[i - 1]);dp[1] = Math.max(dp[1], dp[0] + prices[i - 1]);}return dp[1];}
}

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