Leetcode 每日一题 最佳股票买卖时期含冷冻期 动态规划（golang）

题目

思路分析
这里还是用到了动态规划思想

首先由题目可知股票交易有三种状态
买入 卖出 冷冻期 要求最大收益，我们可以理解为买入为负收益，卖出为正收益
我们用
[0] 空仓 （，仓库内无股票，实行的动作是卖出股票）
[1] 满仓 （仓库内有股票，实行的动作是买入股票，将要实行的动作是卖股票）
[2] 冷冻期
来表示各个状态

设定初始状态
1.第一天空仓 dp[0][0] = 0
2.第一天满仓（买入股票），实为负收益 dp[0][1] = -prices[0] //-prices[i]表示给定的第i天的股票价格
3.第一天冷冻期，根据题意这是不可能的 dp[0][2] =0

接下来考虑以下一般情况
1.若当天为空仓，那么前一天可能是卖出股票（空仓），也有可能是处于冷冻期，那么我们选择两者最大收益
dp[i][0] = Max(dp[i-1][0],dp[i-1][2]
2.若当天为满仓，那么前一天有可能是买入股票（满仓），也有可能是空仓，那么我们选择两者最大收益
dp[i][1] = Max(dp[i-1][0]-prices[i],dp[i-1][1]
2.若当天为冷冻期，那么前一天必定是满仓状态（满仓才能卖股票）
dp[i][2] = dp[i-1][1]+prices[i]

当然最后一天的状态只能是卖股票和冷冻期，必然不可能买入股票，否则收益不能最大化

下面给出代码

func maxProfit(prices []int) int {
    if len(prices) == 0 {
        return 0
        }                //判断股票价格是否为空
    days :=len(prices)   //定义天数
    dp := make([][3]int,len(prices)) //用make为dp分配内存
    dp[0][0] = 0
    dp[0][1] = -prices[0]
    dp[0][2] = 0        //三种初始状态

    for i:=1;i<len(prices);i++ {
        dp[i][0] = Max(dp[i-1][0],dp[i-1][2])
        dp[i][1] = Max(dp[i-1][0]-prices[i],dp[i-1][1])
        dp[i][2] = dp[i-1][1]+prices[i]
    }     //判断三种一般状态
    return Max(dp[days-1][0],dp[days-1][2])  
}    //对最后一天求利润最大值，因为i从1开始，所以是days-1
func Max(x int,y int) int{
    if x>y {
        return x
    }
    return y
}     //求最大值函数

示例