第34天。
今天又没做出来,sad,同样是一道DP的题目:
Your are given an array of integers prices, for which the i-th element is the price of a given stock on day i; and a non-negative integer fee representing a transaction fee.
You may complete as many transactions as you like, but you need to pay the transaction fee for each transaction. You may not buy more than 1 share of a stock at a time (ie. you must sell the stock share before you buy again.)
Return the maximum profit you can make. Example 1: Input: prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2 Output: 8 Explanation: The maximum profit can be achieved by: Buying at prices[0] = 1 Selling at prices[3] = 8 Buying at prices[4] = 4 Selling at prices[5] = 9 The total profit is ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8. Note: 0 < prices.length <= 50000. 0 < prices[i] < 50000. 0 <= fee < 50000.
先理解一下题意先,大概是输入是一个表示股票价格的数组prices
以及一个表示交易费用的fee
,这个fee
在每次交易的时候都需要支付。
然后很自然的我们会用一个profit
的数组来记录,每天能达到的最大profit
,然后我们也比较容易写出一个递推式:
profit[i] = max(profit[j],profit[j] + prices[i] - prices[j] -fee) for j in range(0,i)
然后就写出了一个O(n^2)
的算法:
然后就时间超限了。
想了一个早上也没能解决,很好又一次被KMP
的next
误导了,又是打算用加快内层循环的方式去做,但是还是会出现时间超限的问题。
哎,还是来看看dicuss
中的解法吧:
前面的解法之所以会出现超时,就是因为他的时间复杂度为O(n^2)
,而dicuss
中的解法却是O(n)
的,这里的s0
和第一个方法的profit
是一样的,重要的s1.
我们知道一次交易可以分为buy
和sell
,他们消耗一次fee
,那么我们可以将这个fee
归入到buy
的时候,如果当前操作是buy
,那么必须保证我们当前没有股票,也就是说上一次操作是sell
,这里的s0
就是表示没有股票的状态,s1
表示是有股票的状态。
对于s0
,我们想要更新它,就只有将上一个s1
卖出,然后取最大值
对于s1
,我们要更新它,就只有将当前股票买入,然后取最大值。
所以就得到了上面的两条式子。