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Puede echar un vistazo a una pregunta más simple [ pregunta diaria] deducir 714. El mejor momento para comprar y vender acciones incluye las tarifas de manejo
Veamos de nuevo este problema de programación dinámica:
Dados los precios de una matriz de enteros, los precios de su elemento i-ésimo [i] es el precio de una acción dada en el i-ésimo día.
Diseñe un algoritmo para calcular el máximo beneficio que puede obtener. Puede completar hasta k transacciones.
Nota: No puede participar en varias transacciones al mismo tiempo (debe vender las existencias anteriores antes de volver a comprar).
Ejemplo
Ejemplo 1:
输入：k = 2, prices = [2,4,1]
输出：2
解释：在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。
Ejemplo 2:
输入：k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3]
输出：7
解释：在第 2 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 3 天 (股票价格 = 6) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-2 = 4 。
随后，在第 5 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 。
Ideas
Ecuación de estado:
dp0[i][j] = Math.max(dp0[i - 1][j], dp1[i - 1][j] + prices[i]);
dp1[i][j] = Math.max(dp0[i-1][j-1] - prices[i],dp1[i-1][j]);
inicialización:
// dp0初始化为0
//dp1第一行初始化为0 - prices[0]
for (int i = 0; i <= k; i++) {
dp1[0][i] = 0 - prices[0];
}
//dp1第一列没有用到不需要做处理
valor de retorno:
dp0[prices.length-1][k]//在最后一天内天，最大可交易次数为k时不持有股票的最大收益，在这里要相通的是不一定他就必须交易k次，当然小于k次达到最大收益即可。
Código
public int maxProfit(int k, int[] prices) {
/*
* 输入：k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3]
* 输出：7
* */
if(k == 0 || prices.length <= 1){
return 0;
}
int len = prices.length;
int[][] dp0 = new int[len][k + 1];
int[][] dp1 = new int[len][k + 1];
// dp0初始化为0
//dp1第一行初始化为0 - prices[0]
for (int i = 0; i <= k; i++) {
dp1[0][i] = 0 - prices[0];
}
//dp1第一列没有用到不需要做处理
//在这里需要双层循环更新，把第一天的两个数组都更新完毕，才能跟新第二天。两张表是关联的。
//我觉得还可以使用三维数组，有大佬可以试试然后交流交流
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
for (int j = 1; j < k + 1; j++) {
dp0[i][j] = Math.max(dp0[i - 1][j], dp1[i - 1][j] + prices[i]);
dp1[i][j] = Math.max(dp0[i-1][j-1] - prices[i],dp1[i-1][j]);
}
}
return dp0[prices.length-1][k];
}