• 714. 买卖股票的最佳时机含手续费


    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,但是你每次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。

    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.

    动态规划做法:

    使用dp[i][0]代表第i天手中没有股票时能赚的最高价,dp[i][1]代表第i天手中有股票时所赚的最高价


    dp[i][0]=max(dp[i-1][1]+prices[i]-fee,dp[i-1][0]);
    dp[i][1]=max(dp[i-1][0]-prices[i],dp[i-1][1]);
    当第i天手里没有股票时,这一天有两个可能,可能是在今天卖出了股票,从而一共赚取了dp[i-1][1]+prices[i]-fee,也有可能是昨天就没有股票,今天只是仍然没有股票而已,这个时候dp[i][0]=dp[i-1][0]
    同理可以推导出dp[i][1]的转移方程
    最终答案就是dp[n][0],因为必然要让手里的钱更多,肯定是手里没有股票的时候
    class Solution {
        public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
            if(prices.length==0)return 0;
            int[][] dp=new int[50000][2];
            dp[0][0]=0;
            dp[0][1]=-prices[0];
            for(int i=1;i<prices.length;i++){
                dp[i][0]=Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]+prices[i]-fee);
                dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]-prices[i]);
            }
            return dp[prices.length-1][0];
        }
    }
     
    贪心算法:
    class Solution {
        public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
            if(prices.length==0)return 0;
            int pmin=prices[0];
            int pmax=prices[0];
            int pcur=0;
            int sum=0;
            for(int i=1;i<prices.length;i++){
                pmin=Math.min(pmin,prices[i]);
                pmax=Math.max(pmax,prices[i]);
                pcur=Math.max(pcur,prices[i]-pmin-fee);
                if(pmax-prices[i]>=fee){
                    sum+=pcur;
                    pmin=prices[i];
                    pmax=prices[i];
                    pcur=0;
                }
            }       
            sum+=pcur;              
            return sum;
        }
    }
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