代码随想录算法训练营Day50 | 309.最佳买卖股票时机含冷冻期、714.买卖股票的最佳时机含手续费、股票问题总结 | Python

代码随想录算法训练营Day50 | 309.最佳买卖股票时机含冷冻期、714.买卖股票的最佳时机含手续费、股票问题总结 | Python | 个人记录向

本文主要是介绍代码随想录算法训练营Day50 | 309.最佳买卖股票时机含冷冻期、714.买卖股票的最佳时机含手续费、股票问题总结 | Python | 个人记录向，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文目录

309.最佳买卖股票时机含冷冻期
- 做题
- 看文章
714.买卖股票的最佳时机含手续费
- 做题
- 看文章
股票问题总结
以往忽略的知识点小结
个人体会

309.最佳买卖股票时机含冷冻期

代码随想录：309.最佳买卖股票时机含冷冻期
Leetcode：309.最佳买卖股票时机含冷冻期

做题

简单多加一个冷冻期状态，无法AC。

看文章

具体可以区分出如下四个状态：
状态一：持有股票状态（今天买入股票，或者是之前就买入了股票然后没有操作，一直持有）
不持有股票状态，这里就有两种卖出股票状态
状态二：保持卖出股票的状态（两天前就卖出了股票，度过一天冷冻期。或者是前一天就是卖出股票状态，一直没操作）
状态三：今天卖出股票
状态四：今天为冷冻期状态，但冷冻期状态不可持续，只有一天！

有点绕，可以看看文章。

class Solution(object):
class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:n = len(prices)if n == 0:return 0dp = [[0] * 4 for _ in range(n)]  # 创建动态规划数组，4个状态分别表示持有股票、不持有股票且处于冷冻期、不持有股票且不处于冷冻期、不持有股票且当天卖出后处于冷冻期dp[0][0] = -prices[0]  # 初始状态：第一天持有股票的最大利润为买入股票的价格for i in range(1, n):dp[i][0] = max(dp[i-1][0], max(dp[i-1][3], dp[i-1][1]) - prices[i])  # 当前持有股票的最大利润等于前一天持有股票的最大利润或者前一天不持有股票且不处于冷冻期的最大利润减去当前股票的价格dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][3])  # 当前不持有股票且处于冷冻期的最大利润等于前一天持有股票的最大利润加上当前股票的价格dp[i][2] = dp[i-1][0] + prices[i]  # 当前不持有股票且不处于冷冻期的最大利润等于前一天不持有股票的最大利润或者前一天处于冷冻期的最大利润dp[i][3] = dp[i-1][2]  # 当前不持有股票且当天卖出后处于冷冻期的最大利润等于前一天不持有股票且不处于冷冻期的最大利润return max(dp[n-1][3], dp[n-1][1], dp[n-1][2])  # 返回最后一天不持有股票的最大利润

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)

714.买卖股票的最佳时机含手续费

代码随想录：714.买卖股票的最佳时机含手续费
Leetcode：714.买卖股票的最佳时机含手续费

做题

加手续费就比较简单了，但实现的时候还是出了一些很简单、但一直没看出来的bug：①一开始dp初始化写成dp[0] = xxx，导致赋值错误；②股票完整的买入卖出才算一次手续费，故只需要在卖出时计算即可。

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:size = len(prices)dp =[[0] * 2 for _ in range(size)]dp[0][0] = - prices[0]for i in range(1, size):dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i])dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i] - fee)return max(dp[size-1][0], dp[size-1][1])