121. Der beste Zeitpunkt zum Kauf und Verkauf von Aktien – LeetCode
Status: Greedy AC.
Veröffentlichen Sie zuerst den Code des gierigen Algorithmus:
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int low = INT_MAX;
int res = 0, len = prices.size();
for(int i = 0; i < len; ++i){
low = min(low, prices[i]);
res = max(res, prices[i] - low);
}
return res;
}
};Die Idee der dynamischen Programmierung spiegelt sich im Code wider:
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int len = prices.size();
vector<vector<int>> dp(len, vector<int>(2, 0));
//dp[i][0]表示第i天持有股票的最大收益，dp[i][1]表示不持有的最大收益
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], dp[i-1][0]+prices[i]);
}
return dp[len-1][1];
}
};122. Der beste Zeitpunkt zum Kauf und Verkauf von Aktien II – LeetCode
Status: AC.
Der einzige Unterschied zur ersten Frage ist die Zustandsänderung von dp[i][0] in der Übertragungsgleichung, die die maximale Rendite des Haltens der Aktie am i-ten Tag darstellt. Da die erste Frage nur einmal gekauft werden kann, wenn Sie es am Vortag nicht gehalten haben. Wenn Sie es heute gehalten haben, muss es -prices[i] sein, aber diese Frage kann mehrmals bearbeitet werden. Wenn Sie es also am Vortag nicht gehalten haben, wenn Sie es heute gehalten haben, Es sollte dp[i-1][1]-Preise[i] sein. Code wie folgt anzeigen:
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]);
dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]+prices[i]);
}
return dp[len-1][1];
}
};