123.买卖股票的最佳时机 III#

题目描述#

题目地址 代码

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 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 两笔 交易。

提示

最多卖 2 次

示例 1#

输入:prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出:6
解释:在第 4 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 。
    随后,在第 7 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 8 天 (股票价格 = 4)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。

示例 2#

输入:prices = [1,2,3,4,5]
输出:4
解释:在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。  
    注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。  
    因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

限制#

  • 1 <= prices.length <= 105
  • 0 <= prices[i] <= 104

题解#

思路 1:动态规划#

算法流程#

基本动态规划操作…

复杂度分析#

  • 时间复杂度 O(N)
  • 空间复杂度 O(N)
```go func maxProfit_1(prices []int) int { dp, n := make([][5]int, len(prices)), len(prices) dp[0][1], dp[0][3] = -prices[0], -prices[0] for i := 1; i < n; 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[n-1][4] } ```

总结#

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