Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete at most k transactions.

Note:
You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).

这一题比上一题出现的变化 为 限制不再为两次 而是K次 再一次增加了难度

因为上一题的原因   这里想到了常用的一种算法  动态规划  虽然上一题的动态规划很抽象 但是这里我们具体化一点

首先我们的动态方程怎么设计 根据要求

能不能用一个二维数组profit[t,i]表示  通过T次交易 在第I个商品能获得的最大利润   那么profit[k,n]就是在第N个商品通过K次交易能获得的最大利润

根据推理 得出下列方程

profit[t,i]=max(profit(t,i-1),prices[i]+tmp)

tmp=max(tmp,profit(t-1,i-1)-prices[i])

tmp初始化为第一个商品的价格

这里解释一下 tmp的方程怎么来的 profit(t-1,i-1)-prices[i]表明 在第i-1个商品通过t-1次交易获得利润后 再买入第i个商品 并且跟之前的tmp比较取最大值

profit[t,i]中prices[i]+tmp 表明在之前的tmp基础上 卖出第I个商品获得的利润  和除去第I个商品获得的利润作比较 最大值

同时我们要知道K次是用户自定的 这里有一种特殊情况 我们买东西和卖东西就是两次动作  假设数组有四个数  我们最多进行两次交易 也就是4/2  假设用户给定K大于4/2 就回到了之前我们解决的第二个问题 不限定交易次数 获得最大交易值

这种特殊情况显然不能用动态方程 先除去这种情况 再用动态方程求解

有了思路 开始码代码

public class Solution {
public int maxProfit(int k, int[] prices) {
if(k>prices.length/2)
return inmaxProfit(prices);
int profit[][] =new int[k+1][prices.length];
for(int i=1;i<=k;i++){
int tmp=-prices[0];
for(int j=1;j<prices.length;j++){
profit[i][j]=Math.max(profit[i][j-1],prices[j]+tmp);
tmp=Math.max(tmp,profit[i-1][j-1]-prices[j]);
}
}
return profit[k][prices.length-1];
}
public int inmaxProfit(int[] prices){
int profit=0;
for(int i=0;i<prices.length-1;i++){
int diff=prices[i+1]-prices[i];
if(diff>0){
profit++;
}
}
return profit;
}
}

提交

看看哪里出了问题

给出的K是2  大于三个数的一半  所以进入的是第二个函数

profit++  错了   应该是profit+=diff 修改 提交

public class Solution {
public int maxProfit(int k, int[] prices) {
if(k>prices.length/2)
return inmaxProfit(prices);
int profit[][]=new int[k+1][prices.length];
for(int i=1;i<=k;i++){
int tmp=-prices[0];
for(int j=1;j<prices.length;j++){
profit[i][j]=Math.max(profit[i][j-1],prices[j]+tmp);
tmp=Math.max(tmp,profit[i-1][j-1]-prices[j]);
}
}
return profit[k][prices.length-1];
}
public int inmaxProfit(int[] prices){
int profit=0;
for(int i=0;i<prices.length-1;i++){
int diff=prices[i+1]-prices[i];
if(diff>0){
profit+=diff;
}
}
return profit;
}
}

  

成功

188. Best Time to Buy and Sell Stock IV leetcode解题笔记的更多相关文章

  1. 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV——LeetCode

    Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an al ...

  2. 【刷题-LeetCode】188 Best Time to Buy and Sell Stock IV

    Best Time to Buy and Sell Stock IV Say you have an array for which the i-th element is the price of ...

  3. Java for LeetCode 188 Best Time to Buy and Sell Stock IV【HARD】

    Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an al ...

  4. [LeetCode] 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV 买卖股票的最佳时间 IV

    Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an al ...

  5. 【LeetCode】188. Best Time to Buy and Sell Stock IV 解题报告(Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 日期 题目地址:https://leetcode.c ...

  6. 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV (Array; DP)

    Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an al ...

  7. LeetCode 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV (stock problem)

    Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an al ...

  8. 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV

    题目: 链接: 题解: 测试: Reference:

  9. 188 Best Time to Buy and Sell Stock IV 买卖股票的最佳时机 IV

    假设你有一个数组,其中第 i 个元素是第 i 天给定股票的价格.设计一个算法来找到最大的利润.您最多可以完成 k 笔交易.注意:你不可以同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票). 详见: ...

随机推荐

  1. python Tab自动补全命令设置

    Mac/Windows下需要安装模块儿 pip install pyreadline pip install rlcompleter pip install readline 注意,需要先安装pyre ...

  2. Foundation框架—日期类(NSDate)

    一 时间类NSDate .创建一个日期对象     NSDate *date1 = [[NSDate alloc] init]; //创建了一个当前的时间点     NSDate *date2 = [ ...

  3. LCC

    LCC: super vector:

  4. 使用scala开发spark入门总结

    使用scala开发spark入门总结 一.spark简单介绍 关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍.推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.c ...

  5. fastclick 解决js穿透问题

    http://www.tuicool.com/articles/VniQRr http://www.cnblogs.com/MrBackKom/archive/2012/06/26/2564501.h ...

  6. Sql Server隔离级别(2)

    Sql Server2005之后,引入了一个新的隔离级别Snapshot(Read Committed Snapshot Isolation (RCSI))和(Snapshot Isolation ( ...

  7. CSS的两大重点

    一.属性:通过属性的复杂叠加才能做出漂亮的网页 二.选择器:通过选择器找到对应的标签设置样式,选择器的作用是:选择对应的标签,为之添加样式 1>标签选择器:根据标签签名找到标签 div{     ...

  8. JDK和Tomcat环境变量,以及用MyEclipse新建Web Project测试Tomcat Server

    [请尊重原创版权,如需引用,请注明来源及地址] 在此之前一直用的Eclipse挺顺手的,今天突然想换MyEclipse试试,不知安装MyEclipse的时候我选错了什么选项,反正JDK和Tomcat的 ...

  9. linux grep -I 属性

    忽略大小写的查找: grep -i 'address' test.log --> address ADDRESS

  10. C代码编译成可执行程序的过程

    C代码通过编译器编译成可执行代码,经历了四个阶段,依次为:预处理.编译.汇编.链接. 接下来详细讲解各个阶段 一.预处理 1.任务:进行宏定义展开.头文件展开.条件编译,不检查语法. 2.命令:gcc ...