From c6ce4763e0928b7d5aca28e6a26357e740792d80 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhenzi Date: Sat, 15 May 2021 19:11:36 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E4=B8=BA=200122=E4=B9=B0=E5=8D=96=E8=82=A1?= =?UTF-8?q?=E7=A5=A8=E7=9A=84=E6=9C=80=E4=BD=B3=E6=97=B6=E6=9C=BAII=20Java?= =?UTF-8?q?=E4=BB=A3=E7=A0=81=E6=B7=BB=E5=8A=A0=E6=B3=A8=E9=87=8A?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...票的最佳时机II（动态规划）.md | 23 ++++++++++++------- 1 file changed, 15 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md b/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md index c85272bc..e3526ecf 100644 --- a/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md +++ b/problems/0122.买卖股票的最佳时机II（动态规划）.md @@ -136,24 +136,31 @@ Java： ```java // 动态规划 class Solution + // 实现1：二维数组存储 + // 可以将每天持有与否的情况分别用 dp[i][0] 和 dp[i][1] 来进行存储 + // 时间复杂度：O(n)，空间复杂度O(n) public int maxProfit(int[] prices) { int n = prices.length; - int[][] dp = new int[n][2]; - dp[0][0] = 0; + int[][] dp = new int[n][2]; // 创建二维数组存储状态 + dp[0][0] = 0; // 初始状态 dp[0][1] = -prices[0]; for (int i = 1; i < n; ++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]); + dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]); // 第 i 天，没有股票 + dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]); // 第 i 天，持有股票 } - return dp[n - 1][0]; + return dp[n - 1][0]; // 卖出股票收益高于持有股票收益，因此取[0] } + // 实现2：变量存储 + // 第一种方法需要用二维数组存储，有空间开销，其实关心的仅仅是前一天的状态，不关注更多的历史信息 + // 因此，可以仅保存前一天的信息存入 dp0、dp1 这 2 个变量即可 + // 时间复杂度：O(n)，空间复杂度O(1) public int maxProfit(int[] prices) { int n = prices.length; - int dp0 = 0, dp1 = -prices[0]; + int dp0 = 0, dp1 = -prices[0]; // 定义变量，存储初始状态 for (int i = 1; i < n; ++i) { - int newDp0 = Math.max(dp0, dp1 + prices[i]); - int newDp1 = Math.max(dp1, dp0 - prices[i]); + int newDp0 = Math.max(dp0, dp1 + prices[i]); // 第 i 天，没有股票 + int newDp1 = Math.max(dp1, dp0 - prices[i]); // 第 i 天，持有股票 dp0 = newDp0; dp1 = newDp1; }