题目描述:
给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。
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: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
题解:
/* * 动态规划--状态转移--参考于:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/solution/yi-ge-fang-fa-tuan-mie-6-dao-gu-piao-wen-ti-by-lab/ * 状态转移方程:dp[index][0] = max(dp[index-1][0],dp[index-1][1]+price) * dp[index][1] = max(dp[index-1][1],dp[index-1][0]-price) * 初始值:当index = 0:dp[0][1] = -prices[0]; * dp[0][0] = 0; * 如果动态规划的遍历起始值是0,那么dp的初始值index=-1 * 当index = -1:dp[-1][1] = -无穷; * dp[-1][0] = 0; * 进一步如果使用两个值代替dp: * ma代表当前状态为持有股票 * mi代表当前状态没有持有股票 * temp= ma; * ma = max(ma,mi-price) * mi = max(mi,temp+price) * 初始值:ma = -无穷;mi = 0; * */ public int maxProfit(int[] prices) { int ma = -Integer.MAX_VALUE; int mi = 0; int temp = 0; for(int price:prices){ temp= ma; ma = Math.max(ma,mi-price); mi = Math.max(mi,temp+price); } return mi; }