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动态规划-股票问题总结篇:修改买卖股票的最佳时机IV的动规五部曲步骤2递推公式错误,优化排版,笔误
This commit is contained in:
@ -173,6 +173,7 @@ public:
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【动态规划】
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一天一共就有五个状态,
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0. 没有操作
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1. 第一次买入
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2. 第一次卖出
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@ -199,6 +200,7 @@ dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
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同理可推出剩下状态部分:
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dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);
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dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);
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代码如下:
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@ -279,14 +281,14 @@ j的状态表示为:
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* 操作一:第i天买入股票了,那么dp[i][1] = dp[i - 1][0] - prices[i]
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* 操作二:第i天没有操作,而是沿用前一天买入的状态,即:dp[i][1] = dp[i - 1][1]
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dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][0]);
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dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);
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同理dp[i][2]也有两个操作:
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* 操作一:第i天卖出股票了,那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
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* 操作二:第i天没有操作,沿用前一天卖出股票的状态,即:dp[i][2] = dp[i - 1][2]
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dp[i][2] = max(dp[i - 1][i] + prices[i], dp[i][2])
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dp[i][2] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][2])
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同理可以类比剩下的状态,代码如下:
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@ -320,7 +322,7 @@ public:
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};
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```
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当然有的解法是定义一个三维数组dp[i][j][k],第i天,第j次买卖,k表示买还是卖的状态,从定义上来讲是比较直观。但感觉三维数组操作起来有些麻烦,直接用二维数组来模拟三位数组的情况,代码看起来也清爽一些。
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当然有的解法是定义一个三维数组dp[i][j][k],第i天,第j次买卖,k表示买还是卖的状态,从定义上来讲是比较直观。但感觉三维数组操作起来有些麻烦,直接用二维数组来模拟三维数组的情况,代码看起来也清爽一些。
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## 最佳买卖股票时机含冷冻期
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@ -462,7 +464,7 @@ public:
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至此,股票系列正式剧终,全部讲解完毕!
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从买买一次到买卖多次,从最多买卖两次到最多买卖k次,从冷冻期再到手续费,最后再来一个股票大总结,可以说对股票系列完美收官了。
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从买卖一次到买卖多次,从最多买卖两次到最多买卖k次,从冷冻期再到手续费,最后再来一个股票大总结,可以说对股票系列完美收官了。
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「代码随想录」值得推荐给身边每一位学习算法的朋友同学们,关注后都会发现相见恨晚!
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