这是基于代码随想录的每日打卡

188. 买卖股票的最佳时机 IV

给你一个整数数组 prices 和一个整数 k ，其中 prices[i] 是某支给定的股票在第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。也就是说，你最多可以买 k 次，卖 k 次。

注意： 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1：

输入：k = 2, prices = [2,4,1]
输出：2
解释：在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。

示例 2：

输入：k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3]
输出：7
解释：在第 2 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 3 天 (股票价格 = 6) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-2 = 4 。
     随后，在第 5 天 (股票价格 = 0) 的时候买入，在第 6 天 (股票价格 = 3) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。

动态规划

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

运行结果

309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期

给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 *i* 天的股票价格 。

设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:

• 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。

注意： 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

示例 1:

输入: prices = [1,2,3,0,2]
输出: 3 
解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]

示例 2:

输入: prices = [1]
输出: 0

动态规划

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        dp=[[0 for _ in range(3)] for _ in range(len(prices))]
        dp[0][0]=-prices[0]     # 表示持有股票
        dp[0][1]=0      # 表示不持有股票，不处于冷冻期
        dp[0][2]=0      # 表示不持有股票，处于冷冻期

        for i in range(1,len(prices)):
            dp[i][0]=max(dp[i-1][0],dp[i-1][2]-prices[i])
            dp[i][1]=max(dp[i-1][0]+prices[i],dp[i-1][2],dp[i-1][1])
            dp[i][2]=dp[i-1][1]
        return max(dp[-1])

运行结果

714. 买卖股票的最佳时机含手续费

给定一个整数数组 prices，其中 prices[i]表示第 i 天的股票价格 ；整数 fee 代表了交易股票的手续费用。

你可以无限次地完成交易，但是你每笔交易都需要付手续费。如果你已经购买了一个股票，在卖出它之前你就不能再继续购买股票了。

返回获得利润的最大值。

注意： 这里的一笔交易指买入持有并卖出股票的整个过程，每笔交易你只需要为支付一次手续费。

示例 1：

输入：prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
输出：8
解释：能够达到的最大利润:  
在此处买入 prices[0] = 1
在此处卖出 prices[3] = 8
在此处买入 prices[4] = 4
在此处卖出 prices[5] = 9
总利润: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8

示例 2：

输入：prices = [1,3,7,5,10,3], fee = 3
输出：6

动态规划

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
        dp=[[0 for _ in range(2)] for _ in range(len(prices))]
        dp[0][0]=-prices[0]    # 表示持有股票
        dp[0][1]=0     # 表示不持有股票    
        # 为什么不是-fee,因为要取最大价值，当天买当天卖是-2，不买不卖是0，取最大值为0
        for i in range(1,len(prices)):
            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 dp[-1][1]

运行结果