给定一个整数数组,其中第 i 个元素代表了第 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):
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)。
卖出股票后,你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
示例:输入: [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]来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown
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public int maxProfit(int[] prices) { //每天可能有三种状态 //1.今天买入 //buyer=Math.max(noBuyNoSell[i-1] - price,buyer[i-1]); //2.不买不卖,那钱数就是昨天的情况啊,所以直接取昨天卖(赚)和 不买不卖的最大。(也就是昨天的最大收益) //noBuyNoSell = Math.max(sell[i-1],noBuyNoSell[i-1]); //3.今天卖出 //sell = buyer[i-1] + price[i]; int length = prices.length; if(length < 2){ return 0; } int []buyer = new int[length]; int noBuyNoSell[] = new int[length]; int sell[] = new int[length]; //初始化 buyer[0]=-prices[0]; noBuyNoSell[0]=0; sell[0]=0; for(int i = 1; i < length; i++){ buyer[i]=Math.max(noBuyNoSell[i-1] - prices[i],buyer[i-1]); noBuyNoSell[i] = Math.max(sell[i-1],noBuyNoSell[i-1]); sell[i] = buyer[i-1] + prices[i]; } return Math.max(noBuyNoSell[length-1],sell[length-1]); //时间复杂度O(n) //空间复杂度O(n) //实际用的空间为3n }
//另外也可以将空间复杂度减少到O(1) 将3个数组转化为3个数字