leetcode 股票相关

121.买卖股票的最佳时机

package com.example.lettcode.test;

/**
 * @Class MaxProfit
 * @Description 121 买卖股票的最佳时机
 * 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
 * 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），
 * 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
 * 注意：你不能在买入股票前卖出股票。
 * <p>
 * 示例 1:
 * 输入: [7,1,5,3,6,4]
 * 输出: 5
 * 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，
 * 最大利润 = 6-1 = 5 。
 * 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
 * <p>
 * 示例 2:
 * 输入: [7,6,4,3,1]
 * 输出: 0
 * 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 * @Author
 * @Date 2020/7/10
 **/
public class MaxProfit_121 {

    /**
     * 解法1:
     */
    /*public static int maxProfit(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length <= 1) return 0;
        int minPrice = prices[0];
        int maxProfit = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            minPrice = Math.min(minPrice, prices[i]);
            maxProfit = Math.max(maxProfit, prices[i] - minPrice);
        }
        return maxProfit;
    }*/

    /**
     * 解法2:动态规划
     */
    public static int maxProfit(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length <= 1) return 0;

        int minPrice = prices[0];
        int len = prices.length;
        int[] dp = new int[len];
        // dp[i] 表示前i天的最大利润
        dp[0] = 0;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            minPrice = Math.min(minPrice, prices[i]);
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], prices[i] - minPrice);
        }
        return dp[len - 1];
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] price = new int[]{7, 1, 5, 3, 6, 4};
        int ans = maxProfit(price);//5
        System.out.println("MaxProfit demo01 result:" + ans);

        price = new int[]{7, 6, 4, 3, 1};
        ans = maxProfit(price);//0
        System.out.println("MaxProfit demo02 result:" + ans);
    }
}

309 最佳买卖股票时机含冷冻期

package com.example.lettcode.dailyexercises;

/**
 * @Class MaxProfit
 * @Description 309 最佳买卖股票时机含冷冻期
 * 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]
 * @Author
 * @Date 2020/7/10
 **/
public class MaxProfit {
    public static int maxProfit(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length <= 1) return 0;
        int len = prices.length;

        // dp[i]表示第i天结束之后的累计最大收益」
        // dp[i][0]:手上持有股票的累计最大收益
        // dp[i][1]:手上不持有股票，且处于冷冻期的累计最大收益
        // dp[i][2]:手上不持有股票，且不处于冷冻期的累计最大收益
        int[][] dp = new int[len][3];
        // 相当于第0天只买入
        dp[0][0] = -1 * prices[0];
        ;
        // 第0天不持股且当天没卖出，相当于啥样每干
        dp[0][1] = 0;
        // 第0天不持股且当前卖出,相当于第0天买入又卖出
        dp[0][2] = 0;

        /**
         * 对于dp[i][0]，我们目前持有的这一支股票可以是在第i-1天就已经持有的，对应的状态为dp[i-1][0]；
         * 或者是第i天买入的，那么第i-1天就不能持有股票并且不处于冷冻期中，对应的状态为dp[i-1][2]加上买入股票的负收益
         * 因此状态转移方程为： dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2] - prices[i]);
         *
         * 对于dp[i][1],我们在第i天结束之后处于冷冻期的原因是在当天卖出了股票，那么说明在第i-1天时我们必须持有一支股票，
         * 对应的状态为dp[i-1][0]加上卖出股票的正收益
         * 因此状态转移方程为：dp[i][1] = dp[i - 1][0] + prices[i];
         *
         * 对于dp[i][2]，我们在第i天结束之后不持有任何股票并且不处于冷冻期，说明当天没有进行任何操作，即第i-1天时不持有任何股票：
         * 如果不处于冷冻期，对应的状态为dp[i-1][1];
         * 如果处于冷冻期，对应的状态为dp[i-1][2];
         * 因此状态转移方程为： dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]);
         *
         * 总结：最后一天的最大收益有两种可能，而且一定是“不持有”状态下的两种可能,持有的话是没有意义的，
         * 把这两种“不持有”比较一下大小，返回即可
         */
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2] - prices[i]);
            dp[i][1] = dp[i - 1][0] + prices[i];
            dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]);
        }
        // 一定是“不持有”状态下的两种可能
        return Math.max(dp[len - 1][1], dp[len - 1][2]);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] prices = new int[]{1, 2, 3, 0, 2};
        int ans = maxProfit(prices);
        System.out.println("MaxProfit demo01 result:" + ans);

        prices = new int[]{1, 2, 3, 1, 2, 3};
        ans = maxProfit(prices);
        System.out.println("MaxProfit demo02 result:" + ans);
    }
}