题目描述

股票系列！这次加入了冷冻期要素，需要考虑更多的状态

思路 && 代码

每天，都有三个状态：开一个 dp = int[n][3] 二维数组
主要思路…就是理解几种状态，以及转移的思路（见注释）
时空复杂度：O(n)、O(n)

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {// 对每一天，存储三个状态：// 0）持有（昨天就持有 or 今天买入(那么昨天肯定没卖))// 1）不持有，没卖（昨天肯定也没有）// 2）不持有，但是是今天卖的（昨天肯定持有）int[][] dp = new int[prices.length][3];// 初始化：dp[0][0] = -prices[0]; dp[0][1] = 0; dp[0][2] = 0; for(int i = 1; i < prices.length; ++i) {// 1）今天持有，那么昨天：【本就持有】or【不持有（今天再买）】dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);  // 2）今天不持有，也没卖，那么昨天：【不持有且没卖】or【卖了导致不持有】dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]); // 3）今天卖了，导致不持有。那么昨天：一定【持有】dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]; }// 最后一天的两种【不持有状态】，取 maxreturn Math.max(dp[prices.length - 1][1], dp[prices.length - 1][2]); }
}

无注释版

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int[][] dp = new int[prices.length][3];dp[0][0] = -prices[0]; dp[0][1] = 0; dp[0][2] = 0; for(int i = 1; i < prices.length; ++i) {dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);  dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]); dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]; }return Math.max(dp[prices.length - 1][1], dp[prices.length - 1][2]); }
}

二刷

代码量少的一，就 9 行！但是难度还是有。
我觉得难点在于状态的考虑，但是理清状态之后，或许就很难做错了= =

class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {// 难点：如何思考出三种状态，其全面性// Part 1: 初始化int[][] dp = new int[prices.length][3]; // 每一天，存储三种状态：dp[0][0] = -prices[0]; // 1）持有，今天买的dp[0][1] = 0; // 2）不持有，并不是因为今天卖了dp[0][2] = 0; // 3）不持有，因为今天卖了（当然，dp[0][2] 是初始化，就当作卖了个寂寞）for(int i = 1; i < prices.length; i++) {dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][0]); // 今天有：今天卖，昨天没卖 or 昨天买了dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]); // 今天不持有：昨天卖了 or 昨天就不持有dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i]; // 今天卖了，只能是昨天持有}// 不持有状态，二选一吧！return Math.max(dp[prices.length - 1][1], dp[prices.length - 1][2]);}
}

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【LeetCode笔记】309. 最佳买卖股票时机含冷冻期（Java、动态规划）

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