标签：ldo 参考 family div == 元素 data mono problem
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]
// 不持股且当前没卖出说明前一天也没持股，前一天可能是卖出了，也可能是本来J就没有 dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]); // 如果持股的话可能是今天买的，也可能是前一天买的， // 今天买的说明前一天的状态肯定是不持股且当前没有卖出， // 不是今天买的说明是继承以前的，说明前一天也是持股的 dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]); dp[i][2] = dp[i -1][1] + prices[i]; // 今天卖出了说明前一天肯定是持股的
返回值：
最后一天肯定是不持股的，所以是dp[n-1][0]或者dp[n-1][2]的最大值
1 class Solution { 2 public int maxProfit(int[] prices) { 3 if(prices.length == 0){ 4 return 0; 5 } 6 7 int n = prices.length; 8 int[][] dp = new int[n][3]; 9 10 dp[0][0] = 0; // 本来就不持有 11 dp[0][1] = -1 * prices[0]; // 买了股票，所以收益为负 12 dp[0][2] = 0; // 买了又卖出，所以收益为0 13 14 // 根据状态转换方程，求出dp[i][0]、dp[i][1]、dp[i][2] 15 for(int i = 1; i < n; i++){ 16 // 不持股且当前没卖出说明前一天也没持股，前一天可能是卖出了，也可能是本来J就没有 17 dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]); 18 // 如果持股的话可能是今天买的，也可能是前一天买的， 19 // 今天买的说明前一天的状态肯定是不持股且当前没有卖出， 20 // 不是今天买的说明是继承以前的，说明前一天也是持股的 21 dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]); 22 dp[i][2] = dp[i -1][1] + prices[i]; // 今天卖出了说明前一天肯定是持股的 23 24 } 25 26 // 最后一天肯定是不持股的，所以是dp[n-1][0]或者dp[n-1][2]的最大值 27 return Math.max(dp[n-1][0], dp[n-1][2]); 28 } 29 }
力扣测试时间为：2ms,空间为39.6MB
时间复杂度：数组的一次遍历，所以时间复杂度为O(n)
空间复杂度为：O(n)
https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown
/solution/fei-zhuang-tai-ji-de-dpjiang-jie-chao-ji-tong-su-y/
标签：ldo 参考 family div == 元素 data mono problem
原文地址：https://www.cnblogs.com/hi3254014978/p/13056460.html
