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两个网站用一个空间什么是网页设计与网站建设

两个网站用一个空间,什么是网页设计与网站建设,软件技术的就业方向,一个网站可以做多少弹窗广告day48121. 买卖股票的最佳时机1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义2.确定递推公式3.dp数组如何初始化4.确定遍历顺序5.举例推导dp数组122.买卖股票的最佳时机II121. 买卖股票的最佳时机 题目链接 解题思路: 动规五部曲分析如下&#xff1a…

day48

      • 121. 买卖股票的最佳时机
        • 1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义
        • 2.确定递推公式
        • 3.dp数组如何初始化
        • 4.确定遍历顺序
        • 5.举例推导dp数组
      • 122.买卖股票的最佳时机II

121. 买卖股票的最佳时机

题目链接
解题思路:
动规五部曲分析如下:

1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金 ,这里可能有同学疑惑,本题中只能买卖一次,持有股票之后哪还有现金呢?

其实一开始现金是0,那么加入第i天买入股票现金就是 -prices[i], 这是一个负数。

dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金

注意这里说的是“持有”,“持有”不代表就是当天“买入”!也有可能是昨天就买入了,今天保持持有的状态

2.确定递推公式

如果第i天持有股票即dp[i][0], 那么可以由两个状态推出来

  • 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
  • 第i天买入股票,所得现金就是买入今天的股票后所得现金即:-prices[i]

那么dp[i][0]应该选所得现金最大的,所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);

如果第i天不持有股票即dp[i][1], 也可以由两个状态推出来

  • 第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
  • 第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]

同样dp[i][1]取最大的,dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);

3.dp数组如何初始化

由递推公式 dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]); 和 dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);可以看出

其基础都是要从dp[0][0]dp[0][1]推导出来。

那么dp[0][0]表示第0天持有股票,此时的持有股票就一定是买入股票了,因为不可能有前一天推出来,所以dp[0][0] -= prices[0];

dp[0][1]表示第0天不持有股票,不持有股票那么现金就是0,所以dp[0][1] = 0;

4.确定遍历顺序

从递推公式可以看出dp[i]都是由dp[i - 1]推导出来的,那么一定是从前向后遍历。

5.举例推导dp数组

以示例1,输入:[7,1,5,3,6,4]为例,dp数组状态如下:
在这里插入图片描述dp[5][1]就是最终结果。

为什么不是dp[5][0]呢?

因为本题中不持有股票状态所得金钱一定比持有股票状态得到的多!

以上分析完毕,C++代码如下:

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int len = prices.size();if (len == 0) return 0;vector<vector<int>> dp(len, vector<int>(2));dp[0][0] -= prices[0];dp[0][1] = 0;for (int i = 1; i < len; i++) {dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);}return dp[len - 1][1];}
};

122.买卖股票的最佳时机II

题目链接
解题思路:
本题和121. 买卖股票的最佳时机 的唯一区别是本题股票可以买卖多次了(注意只有一只股票,所以再次购买前要出售掉之前的股票)

代码如下:

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int len = prices.size();vector<vector<int>> dp(len, vector<int>(2, 0));dp[0][0] -= prices[0];dp[0][1] = 0;for (int i = 1; i < len; i++) {dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]); // 注意这里是和121. 买卖股票的最佳时机唯一不同的地方。dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);}return dp[len - 1][1];}
};

大家可以本题和121. 买卖股票的最佳时机的代码几乎一样,唯一的区别在:

dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);

这正是因为本题的股票可以买卖多次! 所以买入股票的时候,可能会有之前买卖的利润即:dp[i - 1][1],所以dp[i - 1][1] - prices[i]

http://www.yayakq.cn/news/510746/

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