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• 題目描述
• 思路 && 代碼
• • • 二刷

題目描述

• 股票系列！這次加入了冷凍期要素，需要考慮更多的狀態
  

思路 && 代碼

• 每天，都有三個狀態：開一個 dp = int[n][3] 二維數組
• 主要思路…就是理解幾種狀態，以及轉移的思路（見注釋）
• 時空復雜度：O(n)、O(n)

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {// 對每一天，存儲三個狀態：// 0）持有（昨天就持有 or 今天買入(那么昨天肯定沒賣))// 1）不持有，沒賣（昨天肯定也沒有）// 2）不持有，但是是今天賣的（昨天肯定持有）int[][] dp = new int[prices.length][3];// 初始化：dp[0][0] = -prices[0]; dp[0][1] = 0; dp[0][2] = 0; for(int i = 1; i < prices.length; ++i) {// 1）今天持有，那么昨天：【本就持有】or【不持有（今天再買）】dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]); // 2）今天不持有，也沒賣，那么昨天：【不持有且沒賣】or【賣了導致不持有】dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]); // 3）今天賣了，導致不持有。那么昨天：一定【持有】dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]; }// 最后一天的兩種【不持有狀態】，取 maxreturn Math.max(dp[prices.length - 1][1], dp[prices.length - 1][2]); } }

• 無注釋版

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int[][] dp = new int[prices.length][3];dp[0][0] = -prices[0]; dp[0][1] = 0; dp[0][2] = 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][2]); dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]; }return Math.max(dp[prices.length - 1][1], dp[prices.length - 1][2]); } }

二刷

• 代碼量少的一，就 9 行！但是難度還是有。
• 我覺得難點在于狀態的考慮，但是理清狀態之后，或許就很難做錯了= =

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {// 難點：如何思考出三種狀態，其全面性// Part 1: 初始化int[][] dp = new int[prices.length][3]; // 每一天，存儲三種狀態：dp[0][0] = -prices[0]; // 1）持有，今天買的dp[0][1] = 0; // 2）不持有，并不是因為今天賣了dp[0][2] = 0; // 3）不持有，因為今天賣了（當然，dp[0][2] 是初始化，就當作賣了個寂寞）for(int i = 1; i < prices.length; i++) {dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][0]); // 今天有：今天賣，昨天沒賣 or 昨天買了dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]); // 今天不持有：昨天賣了 or 昨天就不持有dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]; // 今天賣了，只能是昨天持有}// 不持有狀態，二選一吧！return Math.max(dp[prices.length - 1][1], dp[prices.length - 1][2]);} }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【LeetCode笔记】309. 最佳买卖股票时机含冷冻期（Java、动态规划）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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