LeetCode No.123 | StriveZs的博客

LeetCode No.123

LeetCode第123题—买卖股票的最佳时机III

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题目描述

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。

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)。

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示例 1:

输入:prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出:6
解释:在第 4 天(股票价格 = 0)的时候买入,在第 6 天(股票价格 = 3)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3
随后,在第 7 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 8 天 (股票价格 = 4)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3
示例 2

输入:prices = [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:prices = [7,6,4,3,1]
输出:0
解释:在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0
示例 4

输入:prices = [1]
输出:0


提示:

1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 105

题解

参考大佬的动态规划思想做出来的。我是菜逼我是菜逼

figure.1

代码

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import sys
class Solution(object):
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
利用动态规划
"""
if len(prices) == 1:
return 0
# 五种状态初始化
dp0 = 0
dp1 = -prices[0]
dp2 = -sys.maxsize
dp3 = -sys.maxsize
dp4 = -sys.maxsize
# 状态转移
for i in range(1,len(prices)):
dp1 = max(dp1, dp0-prices[i]) # 可能是从dp0买入一笔转移过来的,但是没有卖出因此为-prices[i],也可能是一直处于dp1没有卖出
dp2 = max(dp2, dp1+prices[i]) # 可能是从dp1卖出一笔转移过来的,因为卖出了所以为+prices[i],也可能是因为没有买一直停留在dp2
dp3 = max(dp3, dp2-prices[i])
dp4 = max(dp4, dp3+prices[i])
return dp4 #返回最终状态,就是最终的利润

if __name__ == '__main__':
s = Solution()
print(s.maxProfit([3,3,5,0,0,3,1,4]))
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