动态规划17:123. 买卖股票的最佳时机 III
动态规划解题步骤:
1.确定状态表示:dp[i]是什么
2.确定状态转移方程:dp[i]等于什么
3.初始化:确保状态转移方程不越界
4.确定填表顺序:根据状态转移方程即可确定填表顺序
5.确定返回值
题目链接:123. 买卖股票的最佳时机 III - 力扣(LeetCode)

题解:
1.状态表示:
f[k][i]表示截止第i天,第i天为可买入状态的最大利润,且当前已交易k次
g[k][i]表示截止第i天,第i天为可卖出状态的最大利润,且当前已交易k次
2.状态转移方程:
f[k][i]=max(f[k][i-1],g[k-1][i-1]+prices[i])
g[k][i]=max(g[k][i-1],f[k][i-1]-prices[i])
3.初始化:初始化第一列为负无穷(-0x3f3f3f3f),另外 f[0][0]=0 g[0][0]=-prices[0];
注意:对于f表,其本应该初始化第一行和第一列,但是为了优化代码和g表保持一致,可以只初始化第一列,对于第一行的数据只需对其状态转移方程添加位置判断即可,对于不合法的位置其状态转移方程为f[k][i-1],合法位置的状态转移方程为max(f[k][i-1],g[k-1][i-1]+prices[i])
4.填表顺序:从上往下,从左往右,两个表一起填
5.返回值:返回第n-1天为可买入状态的最大利润(交易次数可能为0、1、2)

class Solution {
public:const int INF=0x3f3f3f3f;int maxProfit(vector<int>& prices) {//f[k][i]表示截止第i天,第i天为可买入状态的最大利润,且当前已交易k次//g[k][i]表示截止第i天,第i天为可卖出状态的最大利润,且当前已交易k次//第i天为可买入状态,则前一天有两种情况:前一天为可买入状态,交易次数相同,今天什么也没做;// 前一天为可卖出状态,交易次数少1,今天卖出了股票//f[k][i]=max(f[k][i-1],g[k-1][i-1]+prices[i])//第i天为可卖出状态,则前一天有两种情况:前一天为可卖出状态,交易次数相同,今天什么也没做// 前一天为可买入状态,交易次数相同,今天买了股票//g[k][i]=max(g[k][i-1],f[k][i-1]-prices[i])size_t n=prices.size();//处理边界条件if(n==1) return 0;//创建dp表vector<vector<int>> f(3,vector<int>(n,-INF));vector<vector<int>> g(3,vector<int>(n,-INF));//初始化(创建dp表时已初始化一部分,相当于初始化了第一列)f[0][0]=0;g[0][0]=-prices[0];//填表for(int k=0;k<=2;++k){for(int i=1;i<n;++i){if(k-1>=0) f[k][i]=max(f[k][i-1],g[k-1][i-1]+prices[i]);else f[k][i]=f[k][i-1];g[k][i]=max(g[k][i-1],f[k][i-1]-prices[i]);}}//返回值return max(f[0][n-1],max(f[1][n-1],f[2][n-1]));}
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