LeetCode:买卖股票 系列 含冷冻期、含手续费(C++)

目录

309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期

714. 买卖股票的最佳时机含手续费


买卖股票的最佳时机 Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 的解析,在如下的上一篇博文中:

LeetCode:买卖股票的最佳时机 系列Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、含冷冻期(C++)_Cosmoshhhyyy的博客-CSDN博客

此篇为系列中 含冷冻期、含手续费 的题目。

309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期

题目描述:

        给定一个整数数组prices,其中第  prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。​

设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票):

卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
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 1:

输入: prices = [1,2,3,0,2]
输出: 3 
解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]
示例 2:

输入: prices = [1]
输出: 0
提示:

1 <= prices.length <= 5000
0 <= prices[i] <= 1000

实现代码与解析:

动态规划


class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {vector<vector<int>> f(prices.size(), vector<int>(3, 0)); // f[i][0] 第i 天持有股票的最大利益,f[i][1] 第 i 天不持有股票且 在冷却期 的最大收益,f[i][2] 第 i 不持有股票且 不在冷却期的最大利益f[0][0] = -prices[0]; // 持有股票for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {f[i][0] = max(f[i - 1][0], f[i - 1][2] - prices[i]); // 可能是今天买入,可能是之前买入,取maxf[i][1] = f[i - 1][0] + prices[i]; // 今天在冷却期,前一天一定卖出了。所以今天的利润为此f[i][2] = max(f[i - 1][2], f[i - 1][1]); // 不在冷却期,前一天可能在冷却期 也 可能不在,取max}return max(f[prices.size() - 1][1], f[prices.size() - 1][2]); // max}
}

原理思路:

        和前面题思路差不多,就是多个冷却期,看注释吧。

dp数组含义:

        f[i][0] 第i 天持有股票的最大利益,f[i][1] 第 i 天不持有股票且 在冷却期 的最大收益,f[i][2] 第 i 不持有股票且 不在冷却期的最大利益。

递推式:

        f[i][0] = max(f[i - 1][0], f[i - 1][2] - prices[i]); // 可能是今天买入,可能是之前买入,取max。

        f[i][1] = f[i - 1][0] + prices[i]; // 今天在冷却期,前一天一定卖出了。所以今天的利润为此。

        f[i][2] = max(f[i - 1][2], f[i - 1][1]); // 不在冷却期,前一天可能在冷却期 也 可能不在,取max。

714. 买卖股票的最佳时机含手续费

题目描述:

        给定一个整数数组 prices,其中 prices[i]表示第 i 天的股票价格 ;整数 fee 代表了交易股票的手续费用。

你可以无限次地完成交易,但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票,在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。

返回获得利润的最大值。

注意:这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程,每笔交易你只需要为支付一次手续费。

示例 1:

输入:prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
输出:8
解释:能够达到的最大利润:  
在此处买入 prices[0] = 1
在此处卖出 prices[3] = 8
在此处买入 prices[4] = 4
在此处卖出 prices[5] = 9
总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8

示例 2:

输入:prices = [1,3,7,5,10,3], fee = 3
输出:6

提示:

  • 1 <= prices.length <= 5 * 104
  • 1 <= prices[i] < 5 * 104
  • 0 <= fee < 5 * 104

实现代码与解析:

动态规划:

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {int n = prices.size();vector<vector<int>> f(n, vector<int>(2, 0));f[0][0] = 0, f[0][1] = -prices[0] - fee;for (int i = 1; i < n; i++) {f[i][0] = max(f[i - 1][0], f[i - 1][1] + prices[i]);f[i][1] = max(f[i - 1][1], f[i - 1][0] - prices[i] - fee);}return f[n - 1][0];}
};

原理思路:

dp数组含义:

        f[i][0] 第 i 天晚上,不持有股票。

        d[i][1] 第 i 天,持有股票。

递推式:

        f[i][0] = max(f[i - 1][0], f[i - 1][1] + prices[i]);  // 今天不持有,说明昨天就不持有,或者昨天持有,今天卖了,取max。
        f[i][1] = max(f[i - 1][1], f[i - 1][0] - prices[i] - fee); // 今天持有,说明昨天就持有,或者昨天不持有,今天买入了,取max。

        比较简单,和前面题大差不差,就是多了个手续费,买入的时候减去即可,显然也是可以一维优化的,这里就不再写了。

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