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
2 解析(1)方法一:贪心算法 没有就买入,依次遍历,当加上手续后算一下,如果涨了就卖出,这样每次涨都获利 (2)方法二:动态规划 定义状态
- dp[i][0] 表示第 i天交易完后手里没有股票的最大利润
- dp[i][1] 表示第 i 天交易完后手里持有一支股票的最大利润(i从 0开始)
状态转移
-
dp[i][0] 的转移方程(表示今天交易完后手里没有股票),有两种可能状态
- 前一天本来就没有股票,即 dp[i−1][0]
- 前一天持有一支股票,今天卖出,即 dp[i−1][1]+prices[i]-fee
- 转移方程为 d p [ i ] [ 0 ] = m a x d p [ i − 1 ] [ 0 ] , d p [ i − 1 ] [ 1 ] + p r i c e s [ i ] − f e e dp[i][0]=max{dp[i−1][0],dp[i−1][1]+prices[i]−fee} dp[i][0]=maxdp[i−1][0],dp[i−1][1]+prices[i]−fee
-
dp[i][1] 的转移方程(表示今天交易完后手里有股票),有两种可能状态
- 前一天本来就有股票,即 dp[i−1][1]
- 前一天没有股票,今天买入,即 dp[i−1][0]-prices[i]
- 转移方程为
d p [ i ] [ 1 ] = m a x d p [ i − 1 ] [ 1 ] , d p [ i − 1 ] [ 0 ] − p r i c e s [ i ] dp[i][1]=max{dp[i−1][1],dp[i−1][0]−prices[i]} dp[i][1]=maxdp[i−1][1],dp[i−1][0]−prices[i]
3 Python实现方法一
class Solution:
def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
# 贪心算法,没有就买入,加上手续后算一下,如果涨了就卖出,这样每次涨都获利
p = 0
minp = prices[0]+fee
for i in range(1,len(prices)):
if prices[i]+fee
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