Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete at most two transactions. Note: You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before ...
problem:https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/ 题目的意思已知每天股票的价格,最多进行两次交易(买卖操作),能够赚取的最大利润。(每天最多只能进行一次操作:买或卖;且必须卖出手头持有股票后,才能进行下一次购买) 思路很简单,我们可以把区间划分为两部分,分别求两部分的最大利润...
第 i-1 天 1 次交易 无股票最大利润 - 当天股票价格prices[i](买入))profit[i][1][1]=max(profit[i-1][1][1],profit[i-1][1][0]-prices[i])# 第 i 天 2 次交易 无股票最大利润 = max(第 i-1
Best Time to Buy and Sell Stock III 和 IV 原题III 原题IV 第三题是限制次数两次,第四题是限制交易次数k次,在解第三题的时候,可以用一些方式,达到不增加维度的方式来解题,具体参照LeetCode讨论区里面的解法吧。而第四题是比第三题更加具有普遍性,上面说过,如果有新的决定因素,我们可以将它作为一个新的维...
第一个:https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/?tab=Description 至多交易一次,返回最大利润。实质上是让求一个连续的子串,其最后一个元素和第一个元素只差最大。因为题目要求至多一次交易而不是必须一次,因此如果数组降序,可以选择不交易,所以理论上最小值是0,对应不...
Best Time to Buy and Sell Stock III 仅仅能操作两次时: 两次操作不能重叠。能够分成两部分:0...i的最大利润fst 和i...n-1的最大利润snd 代码例如以下: int maxProfit(vector<int> &prices) { if (prices.size() == 0) return 0; int size = prices.size(); ...
找第j天prices[buy] - dp[buy][k - 1]的最小值的时候,我们考虑了prices[0] - dp[0][k - 1]、prices[1] - dp[1][k - 1]、prices[2] - dp[2][k - 1]...,找第j + 1天prices[buy] - dp[buy][k - 1]的最小值的时候,我们又会从头考虑prices[0] - dp[0][k - 1]、prices[...
309. Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown # 题目 # Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you li
class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: ## 双指针解法 left, right = 0, 1 # left=buy, right=sell maxP = 0 while right < len(prices): ## 遍历整个 list if prices[right] > prices[left]: ## 在存在赚钱机会的条件下 profit = prices[right] - prices[left] ...
解法1 参照leetcode 122, 解法几乎一样 但这里需要三个数组, sell: 每次卖出股票后自身的收益 buy: 每次买入股票后自身的收益 cooldown: 冷冻股票后自身的收益 根据题意很明显:cooldown[i] = sell[i-1] 因为题目说在卖出之后需要一个冷冻期 sell[i] = max( sell[i-1], buy[i-1] + prices[i] ) ...