使用动态规划的解法,空间复杂度O(2*2)如果交易k次则为O(2*k),时间复杂度O(2n),交易k次为O(n*k),

因此本题实际上可以退化为买卖一次的情况:去掉buy2和sell2,即leetcode121;   以及进化为买卖k次的情况,即状态变量增加为k个buy和sell,即leetcode188

初始化buy[k]=-∞,sell[k]=0;具体原理如下:

class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
//当只能持有1股时题目可以认为是一个二维的图计算递推,定义buy1,sell1,buy2,sell2,表示第i天(i为下标)第1或2次买入卖出
//定义状态转移,见程序
//为了能够递推需要状态初值,考虑第0天buy1肯定为买入第0天,需要让-price在任何情况下都大于buy1,因此buy1初值为-∞
//sell1的状态至少是当天买入并卖出,因此最小为0,又因为只要大于0就应该选择大于0的方案,综合两种情况应该赋值为0,同理buy2和sell2
int len=prices.size();
if(len<=) return ;
int sell1=,sell2=,buy1=INT_MIN,buy2=INT_MIN;
int res=;
for(int price:prices){
buy1=max(buy1,-price);
sell1=max(sell1,buy1+price);
buy2=max(buy2,sell1-price);
sell2=max(sell2,buy2+price);
}
return sell2;
}
};

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