LeetCode-Best Time to Buy and Sell Stock III -解题报告
2015-07-02 12:33
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原题链接https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/
Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on dayi.
Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete at mosttwo transactions.
Note:
You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).
和版本1不同的地方在于交易次数变成了最多两次。
还是一样的老办法,不同的在于最大子段和,变成了最大m段子段和。
nums[i] = prices[i] - prices[i - 1], i >= 1
使用动态规划的方法,dp[k][i] = max(dp[k][i - 1],dp[k - 1][j]) + nums[i], 1<=k<=m, 1<=i<=n, k - 1 <= j <= i - 1
dp[k][i]表示前k段以i结尾的最大值。dp[k - 1][j]表示前k-1段以小于i结尾的最大值。
因为dp[k][i] 只和当前的dp[k][i-1]和上一次以小于i结尾的值有关,因此可以压缩空间。
使用cur[i]表示当前第k段以i结尾的最大值,pre[i]表示上一次以小于i结尾的最大值。
所以 程序可以描述成
for k 1 to m
max= 0
for i 1 to n
cur[i] = max(cur[i - 1], pre[i - 1]) + nums[i]
pre[i - 1] = max;
if(cur[i] > max)
max = cur[i];
Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on dayi.
Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete at mosttwo transactions.
Note:
You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).
和版本1不同的地方在于交易次数变成了最多两次。
还是一样的老办法,不同的在于最大子段和,变成了最大m段子段和。
nums[i] = prices[i] - prices[i - 1], i >= 1
使用动态规划的方法,dp[k][i] = max(dp[k][i - 1],dp[k - 1][j]) + nums[i], 1<=k<=m, 1<=i<=n, k - 1 <= j <= i - 1
dp[k][i]表示前k段以i结尾的最大值。dp[k - 1][j]表示前k-1段以小于i结尾的最大值。
因为dp[k][i] 只和当前的dp[k][i-1]和上一次以小于i结尾的值有关,因此可以压缩空间。
使用cur[i]表示当前第k段以i结尾的最大值,pre[i]表示上一次以小于i结尾的最大值。
所以 程序可以描述成
for k 1 to m
max= 0
for i 1 to n
cur[i] = max(cur[i - 1], pre[i - 1]) + nums[i]
pre[i - 1] = max;
if(cur[i] > max)
max = cur[i];
class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { if (prices.size() < 2)return 0; vector<int>cur(prices.size(), 0); vector<int>pre(prices.size(), 0); vector<int>nums(prices.size()); int Max; for (int i = 1; i < prices.size(); ++i) nums[i] = prices[i] - prices[i - 1]; for (int k = 1; k <= 2; ++k) { Max = 0; for (int i = 1; i < prices.size(); ++i) { cur[i] = max(cur[i - 1], pre[i - 1]) + nums[i]; pre[i - 1] = Max; if (cur[i] > pre[i - 1]) Max = cur[i]; } } return Max; } };
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