买卖股票系列

【leetcode】40-best-time-to-buy-and-sell-stock 力扣 121. 买卖股票的最佳时机

【leetcode】41-best-time-to-buy-and-sell-stock-ii 力扣 122. 买卖股票的最佳时机 II

【leetcode】42-best-time-to-buy-and-sell-stock-iii 力扣 123. 买卖股票的最佳时机 III

【leetcode】43-best-time-to-buy-and-sell-stock-iv 力扣 188. 买卖股票的最佳时机 IV

【leetcode】44-best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown 力扣 309. 买卖股票的最佳时机包含冷冻期

【leetcode】45-best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown 力扣 714. 买卖股票的最佳时机包含手续费

力扣 123. 买卖股票的最佳时机 III

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)。

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 <= 10^5

0 <= prices[i] <= 10^5

v1-思路

借助第一题的思路

我们把整个交易链路拆分为2个数组,在 i 的位置,拆分为 2 个数组。

伪代码

i = 0 …. n-1

拆分为两个数组:

1) 0 … i 计算一个最大值

2)i … n 计算一个最大值

把每一个位置的两个值加起来,然后计算保存 max[i]。找到最大值

这个是废弃的方案,可以考虑实现验证一下。

v2-T121 的思路拓展

T121 的解法

这里只是一次的最大值,计算思路就是找到最小值 + 最大值。

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public int maxProfit(int[] prices) { int maxResult = 0; int minVal = prices[0]; for(int i = 0; i < prices.length; i++) { minVal = Math.min(minVal, prices[i]); maxResult = Math.max(prices[i] - minVal, maxResult); } return maxResult; }

代码

思路:

1)in1_out1_max 记录的是第一次交易结束的最大值 b1+s1

2)in1_out1_in2_max 记录的第一次交易结束+第二次买入的最大值 b1+s1+b2

2)in1_out1_in2_max+prices[i] 这个就是完整的交易最大值 b1+s1+b2+s2

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public int maxProfit(int[] prices) { int maxProfit = 0; // 最小值 int min = prices[0]; int in1_out1_max = 0; // 买1卖1买2 int in1_out1_in2_max = 0; for(int i = 0; i < prices.length; i++) { // 计算出当前的结果 maxProfit = Math.max(maxProfit, in1_out1_in2_max+prices[i]); min = Math.min(prices[i], min); // 第一题的思路,记录最大值 in1_out1_max = Math.max(prices[i] - min, in1_out1_max); // 下一次的操作 // 去掉当前这一次的金额,准备好对应的金额 in1_out1_in2_max = Math.max(in1_out1_in2_max, in1_out1_max - prices[i]); } return maxProfit; }

V3-dp 解法贯穿思路

思路

其实整体就是贯穿的 dp 解法。

2次交易分为2次:

b1 第一次买入 s1 第一次卖出 b2 第二次买入 s2 第二次卖出

初始化

b1, b2 初始化为 -prices[0]

代码

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public int maxProfit(int[] prices) { int b1 = -prices[0]; int b2 = -prices[0]; int s1 = 0; int s2 = 0; for(int i = 0; i < prices.length; i++) { // 卖出第二笔 是否卖? s2 = Math.max(s2, b2 + prices[i]); // 买入第二笔 是否买? b2 = Math.max(b2, s1 - prices[i]); // 卖出第一笔 是否卖? s1 = Math.max(s1, b1 + prices[i]); // 买入第一笔 是否买? b1 = Math.max(b1, - prices[i]); } return s2; }

评价

这一种解法其实非常容易理解,也非常容易拓展。

小结

完整的思路,其实 V2 是一个比较完整的解法。

开源地址

为了便于大家学习,所有实现均已开源。欢迎 fork + star~

https://github.com/houbb/leetcode

参考资料

https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/