LeetCode 123困难动态规划
买卖股票的最佳时机 III 图解题解
这道题到底在问什么
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。 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)。
- prices
- [3,3,5,0,0,3,1,4]
- 输出
- 6
先想最直接的笨办法
DP 表跟着代码走:推进语句是:sell1 = max(sell1, buy1 + p)。处理过的部分不再重新枚举。(动画第 10 步)
最优解:一步一步想明白
- 3下面 9 步动画会按主解代码推进,而不是泛泛讲题型。
- 4先读清 买卖股票的最佳时机 III 的输入输出DP 表跟着代码走:先把示例输入映射到代码参数:def maxProfit(self, prices):。
- 5buy1 = buy2 = -10**18;sell1 = sell2 = 0DP 表跟着代码走:开局只立住必要变量:buy1 = buy2 = -10**18;sell1 = sell2 = 0。
- 6for p in prices:DP 表跟着代码走:主流程从这里开始:for p in prices:。
- 7根据题意分情况DP 表跟着代码走:题目条件落到这一行:满足条件就进入对应分支。
- 8return sell2DP 表跟着代码走:对应代码:return sell2。这一行决定当前轮对答案有什么贡献。
- 9四状态滚动DP 表跟着代码走:边界跟着代码看:buy1 = max(buy1, -p)。
- 10sell1 = max(sell1, buy1 + p)DP 表跟着代码走:推进语句是:sell1 = max(sell1, buy1 + p)。处理过的部分不再重新枚举。
- 11return sell2DP 表跟着代码走:到这里,答案变量 已经能表达题目要求。
- 12return:return sell2DP 表跟着代码走:最后检查返回形态:返回值、原地修改或设计类状态,要和 LeetCode 判题方式一致。
- 15记住这题的代码骨架:题意约束先落到状态变量,再用循环或递归维护它。
⚠️ 容易写错的地方
✗ 错:把两次交易拆成两段暴力枚举
✓ 对:四状态滚动
更简洁且线性
✗ 错:buy2 不依赖 sell1
✓ 对:buy2=max(buy2,sell1-price)
第二次买入必须发生在第一次卖出之后
完整代码(Python)
Python
class Solution:
def maxProfit(self, prices):
buy1 = buy2 = -10**18
sell1 = sell2 = 0
for p in prices:
buy1 = max(buy1, -p)
sell1 = max(sell1, buy1 + p)
buy2 = max(buy2, sell1 - p)
sell2 = max(sell2, buy2 + p)
return sell2复杂度
时间复杂度
O(n)
每个价格更新四个状态
空间复杂度
O(1)
四个变量
看不够?换成动画再走一遍
上面的推演每一步都对应一帧动画。点开交互动画版,能一步步看着 买卖股票的最佳时机 III 的数据怎么变、指针怎么走,还能切 Python / Java / C++ 跟着练。
面试官可能追问
这道题为什么用「动态规划」,换最直接的暴力解会差在哪?+
动态规划抓住了本题的结构特征,把暴力解里重复的工作省掉;暴力解通常要多嵌套一层枚举,数据一大就超时。具体对比见上文「暴力解及其卡点」与「最优解逐步推演」两节。
时间复杂度为什么是 undefined?怎么推出来的?+
按上文复杂度小节的推导,时间复杂度为 undefined。
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