【LeetCode-309】最佳买卖股票时机含冷冻期
问题
给定一个整数数组,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 。
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票):
- 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)。
- 卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
示例
输入: [1,2,3,0,2]
输出: 3
解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]
解答1:完整状态机
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int n = prices.size();
vector<int> hold(n + 1, -prices[0]); // 初始化变了
vector<int> sold(n + 1, 0);
for (int i = 2; i <= n; i++) {
sold[i] = max(sold[i - 1], hold[i - 1] + prices[i - 1]);
hold[i] = max(hold[i - 1], sold[i - 2] - prices[i - 1]); // i - 1变为i - 2
}
return sold[n];
}
};
重点思路
由于存在一天的冷冻期,持有状态只能从一天前的持有状态或者两天前的未持有状态转移。这也意味着初始化方法会发生改变。由于循环只能从第二天开始,我们需要单独考虑第一天的情况。第一天不可能卖出,则sold[1] = 0
,第一天有可能买入,则将hold[1] = -prices[0]
。
解答2:状态压缩
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int n = prices.size();
int hold = -prices[0]; // 初始化变了
vector<int> sold(n + 1, 0);
for (int i = 2; i <= n; i++) {
sold[i] = max(sold[i - 1], hold + prices[i - 1]);
hold = max(hold, sold[i - 2] - prices[i - 1]); // i - 1变为i - 2
}
return sold[n];
}
};
重点思路
根据状态转移方程,hold
可以压缩为常数变量。
解答3:状态继续压缩
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int n = prices.size();
int hold = -prices[0];
vector<int> sold(3, 0);
for (int i = 2; i <= n; i++) {
sold[i % 3] = max(sold[(i - 1) % 3], hold + prices[i - 1]);
hold = max(hold, sold[(i - 2) % 3] - prices[i - 1]);
}
return sold[n % 3];
}
};
重点思路
这里可以改进为滚动数组。令冷冻期为k,则此时空间复杂度为O(k)。