代码随想录算法训练营第46天 [ 121. 买卖股票的最佳时机 122.买卖股票的最佳时机II 123.买卖股票的最佳时机III ]
代码随想录算法训练营第46天 [ 121. 买卖股票的最佳时机 122.买卖股票的最佳时机II 123.买卖股票的最佳时机III ]
一、121. 买卖股票的最佳时机
链接: 代码随想录.
思路:dp[i][0] 第i天持有股票的最大利润 dp[i][1] 第i天不持有股票的最大利润
做题状态:看解析后做出来了
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {// dp[i][0] 第i天 持有 股票的状态得到的最大利润// dp[i][1] 第i天 不持有 股票的状态得到的最大利润// 一直持有,就是前一天的持有状态 dp[i-1][0]// 或者我现在买了才持有,因为只能买卖一次,所以是-prices[i]// dp[i][0] = max(dp[i-1][0],-prices[i])// 一直不持有,就是前一天的不持有状态 dp[i-1][1]// 或者我现在卖了才不持有,所以是前一天持有状态+卖掉的前// dp[i-1][0]+price[i] dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+price[i])// 初始化 dp[0][0] = -prices[i]// dp[0][1] = 0;vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(2, 0));dp[0][0] = -prices[0];for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);}// for (vector<int> nums : dp) {// cout << endl;// for (int i : nums) {// cout << i << " ";// }// }return dp[prices.size() - 1][1];}
};
二、122.买卖股票的最佳时机II
链接: 代码随想录.
思路:因为是多次买卖,所以每次买卖前要考虑前一天持有状态
做题状态:看解析后做出来了
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {// dp[i][0] 第i天不持有 最大利润// dp[i][1] 第i天持有 最大利润// 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])vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(2, 0));dp[0][0] = 0;dp[0][1] = -prices[0];for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {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]);}return dp[prices.size()-1][0];}
};
三、123.买卖股票的最佳时机III
链接: 代码随想录.
思路:注释
做题状态:看解析后做出来了
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {// dp[i][j] i 代表第i天// j有五种情况 0—无操作 1-第一次持有 2-第一次卖出 3-第二次持有 4-第二次卖出// dp[i][0] = dp[i-1][0]// dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0] - prices[i])// dp[i][2] = max(dp[i-1][2],dp[i-1][1] + prices[i])// dp[i][3] = max(dp[i-1][3],dp[i-1][2] - prices[i])// dp[i][4] = max(dp[i-1][4],dp[i-1][3] + prices[i])vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(5, 0));dp[0][0] = 0;dp[0][1] = -prices[0];dp[0][2] = 0;dp[0][3] = -prices[0];dp[0][4] = 0;for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {dp[i][0] = dp[i - 1][0];dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);dp[i][2] = max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);}return dp[prices.size() - 1][4];}
};相关文章:
代码随想录算法训练营第46天 [ 121. 买卖股票的最佳时机 122.买卖股票的最佳时机II 123.买卖股票的最佳时机III ]
代码随想录算法训练营第46天 [ 121. 买卖股票的最佳时机 122.买卖股票的最佳时机II 123.买卖股票的最佳时机III ] 一、121. 买卖股票的最佳时机 链接: 代码随想录. 思路:dp[i][0] 第i天持有股票的最大利润 dp[i][1] 第i天不持有股票的最大利润 做题状态:…...
基于IDEA的Maven简单工程创建及结构分析
目录 一、用 mvn 命令创建项目 二、用 IDEA 的方式来创建 Maven 项目。 (1)首先在 IDEA 下的 Maven 配置要已经确保完成。 (2)第二步去 new 一个 project (创建一个新工程) (3)…...
解锁空间数据奥秘:ArcGIS Pro与Python双剑合璧,处理表格数据、矢量数据、栅格数据、点云数据、GPS数据、多维数据以及遥感云平台数据等
ArcGISPro提供了用户友好的图形界面,适合初学者快速上手进行数据处理和分析。它拥有丰富的工具和功能,支持各种数据格式的处理和分析,适用于各种规模的数据处理任务。ArcGISPro在地理信息系统(GIS)领域拥有广泛的应用&…...
后端路线指导(4):后端春招秋招经验分享
后端春招&秋招经验分享 春招(暑期实习) /秋招是应届生非常重要的应聘时间,每一个想就业的同学一定要有所了解! 本篇内容,老白将与大家分享暑期实习和秋招如何应对招聘的个人经验,希望每个同学看完都能有所收获! 首先说明一下老白对于面试核心竞争力的…...
面完小红书算法岗,心态崩了。。。
暑期实习基本结束了,校招即将开启。 不同以往的是,当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,HC 在变少,岗位要求还更高了。提前准备才是完全之策。 最近,我们又陆续整理了很多大厂的面试题,…...
Android 断点续传进阶之多线程下载
今天继续下载的风骚走位内容—多线程多文件断点续传 Android 断点续传基础之单线程下载:http://blog.csdn.net/qq_27489007/article/details/53897653 效果图: 文件关系: 所需内容 多文件下载列表的显示 启动多个线程分段下载 使用通知栏…...
Python爬虫学习 | Scrapy框架详解
一.Scrapy框架简介 何为框架,就相当于一个封装了很多功能的结构体,它帮我们把主要的结构给搭建好了,我们只需往骨架里添加内容就行。scrapy框架是一个为了爬取网站数据,提取数据的框架,我们熟知爬虫总共有四大部分&am…...
用户态协议栈05—架构优化
优化部分 添加了in和out两个环形缓冲区,收到数据包后添加到in队列;经过消费者线程处理之后,将需要发送的数据包添加到out队列。添加数据包解析线程(消费者线程),架构分层 #include <rte_eal.h> #inc…...
模拟退火算法
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种用于全局优化问题的概率搜索算法,其灵感来自于金属退火过程。在金属退火中,材料被加热到高温,然后缓慢冷却,以减少其晶格中的缺陷并达到最小能量状态。模拟退火…...
Java匿名类
Java 匿名类是一种特殊的内部类,它没有名字,并且通常用来简化代码实现,尤其是在实现接口或者抽象类的实例时。匿名类可以在实例化时定义其行为,而不需要创建单独的类文件。 匿名类的特点 没有名字:匿名类是没有名字的…...
G7易流赋能化工物流,实现安全、环保与效率的共赢
近日,中国物流与采购联合会在古都西安举办了备受瞩目的第七届化工物流安全环保发展论坛。以"坚守安全底线,追求绿色发展,智能规划化工物流未来"为主题,该论坛吸引了众多政府部门、行业专家和企业代表的参与。G7易流作为…...
y=sin(2x)
函数 \( y \sin(2x) \) 是一个正弦函数,其中 \( x \) 是自变量,\( y \) 是因变量。这个函数描述了一个周期性波动的波形,其特点是: 1. **振幅**:正弦函数的振幅是 1,这意味着波形在 \( y \) 轴上的最大值…...
快捷方式(lnk)--加载HTA-CS上线
免责声明:本文仅做技术交流与学习... 目录 CS: HTA文档 文件托管 借助mshta.exe突破 本地生成lnk快捷方式: 非系统图标路径不同问题: 关于lnk的上线问题: CS: HTA文档 配置监听器 有效载荷---->HTA文档--->选择监听器--->选择powershell模式----> 默认生成一…...
从同—视角理解扩散模型(Understanding Diffusion Models A Unified Perspective)
从同—视角理解扩散模型 Understanding Diffusion Models A Unified Perspective【全公式推导】【免费视频讲解】 B站视频讲解 视频的论文笔记 从同一视角理解扩散模型【视频讲解笔记】 配合视频讲解的同步笔记。 整个系列完整的论文笔记内容如下,仅为了不用—一回复…...
docker 基本用法及跨平台使用
一、Docker的优点 docker 主要解决的问题就是程序开发过程中编译和部署中遇到的环境配置的问题。 1.1 Docker与其他虚拟机层次结构的区别** 运行程序重点关注点在于环境。 VM虚拟机是基于Hypervisor虚拟化服务运行的。 Docker是基于内核的虚拟化技术实现的。 1.2 Docker的技…...
Vscode远程ubuntu
远程连接 到这里vscode远程到ubuntu和关闭远程连接,已完成 配置python环境 在远程目录下新建.vscode隐藏文件夹,文件夹里新建一个 settings.json 文件, 先远程服务器看下conda下的python虚拟环境位置 settings.json位置及内容如下 测试pyt…...
SHA256 安全散列算法加速器实验
1、SHA256 介绍 SHA256 加速器是用来计算 SHA-256 的计算单元, SHA256 是 SHA-2 下细分出的一种算法。 SHA-2 名称来自于安全散列算法 2 (英语: Secure Hash Algorithm 2 )的缩写,一种密码散列函 数算法标准…...
Elasticsearch-ES查询单字段去重
ES 语句 整体数据 GET wkl_test/_search {"query": {"match_all": {}} }结果: {"took" : 123,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0…...
【Apache Doris】周FAQ集锦:第 7 期
【Apache Doris】周FAQ集锦:第 7 期 SQL问题数据操作问题运维常见问题其它问题关于社区 欢迎查阅本周的 Apache Doris 社区 FAQ 栏目! 在这个栏目中,每周将筛选社区反馈的热门问题和话题,重点回答并进行深入探讨。旨在为广大用户和…...
EE trade:炒伦敦金的注意事项及交易指南
在贵金属市场中,伦敦金因其高流动性和全球认可度,成为广大投资者的首选。然而,在炒伦敦金的过程中,投资者需要注意一些关键点。南华金业小编带您一起来看看。 国际黄金报价 一般国际黄金报价会提供三个价格: 买价(B…...
浏览器访问 AWS ECS 上部署的 Docker 容器(监听 80 端口)
✅ 一、ECS 服务配置 Dockerfile 确保监听 80 端口 EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]或 EXPOSE 80 CMD ["python3", "-m", "http.server", "80"]任务定义(Task Definition&…...
19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组
补丁后服务器重启,数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后,存在与用户组权限相关的问题。具体表现为,Oracle 实例的运行用户(oracle)和集…...
linux之kylin系统nginx的安装
一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源(HTML/CSS/图片等),响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址,提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...
SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程
SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外,K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案,全安装在K8S群集中。 具体可参…...
微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...
2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)
2025年能源电力系统与流体力学国际会议(EPSFD 2025)将于本年度在美丽的杭州盛大召开。作为全球能源、电力系统以及流体力学领域的顶级盛会,EPSFD 2025旨在为来自世界各地的科学家、工程师和研究人员提供一个展示最新研究成果、分享实践经验及…...
基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统
医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上,开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识,在 vs 2017 平台上,进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发;初步熟悉开发一…...
对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...
ServerTrust 并非唯一
NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...
