给定一个整数数组prices,其中第 **prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票):
- 卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
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 = [1,2,3,0,2]
输出: 3
解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]
示例 2:
输入: prices = [1]
输出: 0
提示:
1 <= prices.length <= 50000 <= prices[i] <= 1000
提示:
1 <= nums.length <= 1040 <= nums[i] <= 105
题解:
思路:动态规划dp
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int n = prices.length;
int[][] dp = new int[n][4];
//不持有股票,没卖出的
dp[0][0]=0;
//不持有股票,卖出去了
dp[0][1]=0;
//持有股票,今天买入
dp[0][2]=-1 * prices[0];
//持有股票,非今天买入的;
dp[0][3]=-1 * prices[0];
for(int i=1; i< n;i++){
//前一天不持有股票的两种情况的最大值
dp[i][0]= Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]);
//今天卖出股票,来着前一天持有股票的最大值+pr
dp[i][1]= Math.max(dp[i-1][2],dp[i-1][3])+prices[i];
//今天买入股票,这前一天一定没有卖出股票
dp[i][2]=dp[i-1][0]-prices[i];
//今天没买股票,却持有股票,前一天继承来的,有两种情况
dp[i][3]= Math.max(dp[i-1][2],dp[i-1][3]);
}
return Math.max(dp[n-1][0], dp[n-1][1]);
}
}