leetcode|炒股赚大钱之有手续费

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今天是 Kevin 的算法之路的第 19 天。为大家讲解 LeetCode 第 714 题,继续为大家带来「买卖股票」系列的一个变种题《买卖股票的最佳时机含手续费》前面已经讲解过几道,不了解的建议先去看看哦

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每日一笑

父亲:“你最好把成绩告诉我,如果太差就不要认我这个父亲。”

儿子:“你谁啊。”

题目描述

给定一个整数数组 prices,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 ;非负整数 fee 代表了交易股票的手续费用。

你可以无限次地完成交易,但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票,在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。

返回获得利润的最大值。

注意:这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程,每笔交易你只需要为支付一次手续费。

示例 1:

输入: prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2 输出: 8 解释: 能够达到的最大利润:
在此处买入 prices[0] = 1 在此处卖出 prices[3] = 8 在此处买入 prices[4] = 4 在此处卖出 prices[5] = 9 总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8. 注意:

0 < prices.length <= 50000. 0 < prices[i] < 50000. 0 <= fee < 50000.

来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-transaction-fee 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

解题思路

根据套路我们知道这道题同样使用动态规划来解决。

第一步:定义状态

状态 dp[i][j] 定义如下

第一维 i 表示索引为i的那一天(具有前缀性质,即考虑了之前天数的收益)能获得的最大利润; 第二维 j表示索引为i 的那一天是未持有股票,还是持有股票。这里 0 表示未持有股票,1 表示持有股票。

第二步:状态转移方程

  • 状态从未持有股票开始,到最后一天我们关心的状态依然是未持有股票;
  • 每一天状态可以转移,也可以不动。

注,这道题和《买卖股票的最佳时机 II》很像,只是这道题的不同是【交易时含有手续费】,所以在卖股票的时候需要扣除一次手续费。

第三步:初始化(base case)

  • 如果什么都不做,dp[0][0] = 0
  • 如果买入股票,当前收益是负数,即 dp[0][1] = -prices[i]

第四步:返回值

终止的时候,输出 dp[len - 1][0],因为一定有 dp[len - 1][0](卖了未持股) > dp[len - 1][1](持股)

代码实现

//go
func maxProfit(prices []int, fee int) int {
 length := len(prices)
 if length < 2 {
  return 0
 }

 dp := make([][2]int, length)
 dp[0][0] = 0          //【第0天】【未持股】
 dp[0][1] = -prices[0] //【第0天】【持股】

 for i := 1; i < length; i++ {
  dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]+prices[i]-fee) // 卖股票时扣除手续费
  dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]-prices[i])
 }

 return dp[length-1][0]
}

func max(x, y int) int {
 if x > y {
  return x
 }
 return y
}

这里提一下,可以根据情况压缩dp,如这道题中其实不需要用数组记录每一天的利润,我们只需要用临时变量记录就行啦。可以节省空间,如下代码

//go
func maxProfit(prices []int, fee int) int {
 length := len(prices)
 if length < 2 {
  return 0
 }

 dp_0_0 := 0          // 压缩dp表示 第0天未持股
 dp_0_1 := -prices[0] // 压缩dp表示 第0天持股

 for i := 1; i < length; i++ {
  dp_0_0 = max(dp_0_0, dp_0_1+prices[i]-fee) // 卖股票时扣除手续费
  dp_0_1 = max(dp_0_1, dp_0_0-prices[i])
 }

 return dp_0_0
}

func max(x, y int) int {
 if x > y {
  return x
 }
 return y
}

郑重声明:

所展示代码已通过 LeetCode 运行通过,请放心食用~

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