解答

动态规划

基于122题的变形
第 i - 2 天【不持有】股票，第 i 天买入（考虑冷冻期）
前天【不持有】股票，今天买入
特殊处理：i<2时，不持有股票时的收益为0，所以代码为：i>=2?dp[i-2][0]:0
dp[i][1] = max(dp[i-1][1],(i>=2?dp[i-2][0]:0)-prices[i]);

#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {

        int n = prices.size(); //先获取数组的长度
        if(n<2) return 0; //特殊处理

        // 设置一个二维数组 dp
        // 大小为dp[i][b]
        // i 表示天数，dp[i] 表示第 i 天的最大利润
        // b 表示当前是否持有股票，取值为 0 和 1
        // 其中 0 表示当前持有 0 份股票，即【不持有】股票
        // 而 1 表示当前持有 1 份股票，即【持有】股票
        vector<vector<int>> dp(n,vector<int>(2));

        //边界初始化
        //dp[0][0] 表示在第 0 天结束时，即收盘后，手上持有 0 份股票，此时收益为0
        dp[0][0] = 0;
        // dp[0][1] 表示在第 0 天结束时，即收盘后，手上持有 1 份股票，此时收益为-prices[0]
        dp[0][1] = -prices[0];

        // 动态规划：自底向上，即从前向后遍历，从i=1天开始遍历
        for (int i = 1; i < n; i++)
        {
            // 1、今天【不持有】股票
            // 第 i - 1 天【持有】股票，第 i 天卖出
            // 昨天【持有】股票，今天卖出
            // vs
            // 第 i - 1 天【不持有】股票，第 i 天不操作
            // 昨天【不持有】股票，今天不操作
            dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]+prices[i]);

            // 2、今天【持有】股票
            // 第 i - 1 天【持有】股票，第 i 天不操作
            // 昨天【持有】股票，今天不操作
            // vs
            // 第 i - 2 天【不持有】股票，第 i 天买入（考虑冷冻期）
            // 前天【不持有】股票，今天买入
            //特殊处理：i<2时，不持有股票时的收益为0，所以代码为：i>=2?dp[i-2][0]:0
            dp[i][1] = max(dp[i-1][1],(i>=2?dp[i-2][0]:0)-prices[i]);
        }

        return dp[n-1][0];
    }
};