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更新了121的一维数组优化空间的java代码注释
This commit is contained in:
@ -194,7 +194,7 @@ public:
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## 其他语言版本
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## 其他语言版本
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Java:
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### Java
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> 贪心法:
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> 贪心法:
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@ -242,11 +242,12 @@ class Solution {
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class Solution {
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class Solution {
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public int maxProfit(int[] prices) {
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public int maxProfit(int[] prices) {
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int[] dp = new int[2];
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int[] dp = new int[2];
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// 记录一次交易,一次交易有买入卖出两种状态
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// 0代表持有,1代表卖出
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dp[0] = -prices[0];
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dp[0] = -prices[0];
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dp[1] = 0;
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dp[1] = 0;
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// 可以参考斐波那契问题的优化方式
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// 可以参考斐波那契问题的优化方式
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// dp[0] 和 dp[1], 其实是第 0 天的数据
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// 我们从 i=1 开始遍历数组,一共有 prices.length 天,
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// 所以我们从 i=1 开始遍历数组,一共有 prices.length 天,
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// 所以是 i<=prices.length
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// 所以是 i<=prices.length
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for (int i = 1; i <= prices.length; i++) {
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for (int i = 1; i <= prices.length; i++) {
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// 前一天持有;或当天买入
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// 前一天持有;或当天买入
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@ -263,7 +264,7 @@ class Solution {
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}
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}
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Python:
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### Python
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> 贪心法:
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> 贪心法:
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```python
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```python
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@ -307,7 +308,8 @@ class Solution:
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return dp[(length-1) % 2][1]
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return dp[(length-1) % 2][1]
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Go:
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### Go
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```Go
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```Go
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func maxProfit(prices []int) int {
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func maxProfit(prices []int) int {
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length:=len(prices)
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length:=len(prices)
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@ -334,7 +336,7 @@ func max(a,b int)int {
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}
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}
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JavaScript:
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### JavaScript
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> 动态规划
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> 动态规划
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