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0714.买卖股票的最佳时机含手续费（动态规划）.md

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714.买卖股票的最佳时机含手续费

力扣题目链接

给定一个整数数组 prices，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 ；非负整数 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.

注意:

  • 0 < prices.length <= 50000.
  • 0 < prices[i] < 50000.
  • 0 <= fee < 50000.

算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课：动态规划来决定最佳时机，这次含手续费！| LeetCode：714.买卖股票的最佳时机含手续费，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。

思路

本题贪心解法：贪心算法：买卖股票的最佳时机含手续费

性能是：

  • 时间复杂度：O(n)
  • 空间复杂度：O(1)

本题使用贪心算法并不好理解，也很容易出错，那么我们再来看看是使用动规的方法如何解题。

相对于动态规划：122.买卖股票的最佳时机II，本题只需要在计算卖出操作的时候减去手续费就可以了，代码几乎是一样的。

唯一差别在于递推公式部分，所以本篇也就不按照动规五部曲详细讲解了，主要讲解一下递推公式部分。

这里重申一下dp数组的含义：

dp[i][0] 表示第i天持有股票所省最多现金。 dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金

如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来

  • 第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
  • 第i天买入股票，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即：dp[i - 1][1] - prices[i]

所以：dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);

在来看看如果第i天不持有股票即dp[i][1]的情况， 依然可以由两个状态推出来

  • 第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
  • 第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金，注意这里需要有手续费了即：dp[i - 1][0] + prices[i] - fee

所以：dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i] - fee);

本题和动态规划：122.买卖股票的最佳时机II的区别就是这里需要多一个减去手续费的操作。

以上分析完毕，C++代码如下：

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {
        int n = prices.size();
        vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(2, 0));
        dp[0][0] -= prices[0]; // 持股票
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i] - fee);
        }
        return max(dp[n - 1][0], dp[n - 1][1]);
    }
};
  • 时间复杂度：O(n)
  • 空间复杂度：O(n)

其他语言版本

Java：

/**
 * 卖出时支付手续费
 * @param prices
 * @param fee
 * @return
 */
public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
    int len = prices.length;
    // 0 : 持股（买入）
    // 1 : 不持股（售出）
    // dp 定义第i天持股/不持股 所得最多现金
    int[][] dp = new int[len][2];
    dp[0][0] = -prices[0];
    for (int i = 1; i < len; i++) {
        dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
        dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i] - fee, dp[i - 1][1]);
    }
    return Math.max(dp[len - 1][0], dp[len - 1][1]);
}

/**
 * 买入时支付手续费
 * @param prices
 * @param fee
 * @return
 */
public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
    int len = prices.length;
    // 0 : 持股（买入）
    // 1 : 不持股（售出）
    // dp 定义第i天持股/不持股 所得最多现金
    int[][] dp = new int[len][2];
    // 考虑买入的时候就支付手续费
    dp[0][0] = -prices[0] - fee;
    for (int i = 1; i < len; i++) {
        dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i] - fee);
        dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i], dp[i - 1][1]);
    }
    return Math.max(dp[len - 1][0], dp[len - 1][1]);
}

// 一维数组优化
class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
    int[] dp = new int[2];
    dp[0] = -prices[0];
    dp[1] = 0;
    for (int i = 1; i <= prices.length; i++) {
      dp[0] = Math.max(dp[0], dp[1] - prices[i - 1]);
      dp[1] = Math.max(dp[1], dp[0] + prices[i - 1] - fee);
    }
    return dp[1];
    }
}
```Java
//使用 2*2 array
class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices, int fee) {
        int dp[][] = new int[2][2];
        int len = prices.length;
        //[i][0] = holding the stock
        //[i][1] = not holding the stock
        dp[0][0] = -prices[0];

        for(int i = 1; i < len; i++){
            dp[i % 2][0] = Math.max(dp[(i - 1) % 2][0], dp[(i - 1) % 2][1] - prices[i]);
            dp[i % 2][1] = Math.max(dp[(i - 1) % 2][1], dp[(i - 1) % 2][0] + prices[i] - fee);
        }

        return dp[(len - 1) % 2][1];
    }
}

python

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:
        n = len(prices)
        dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
        dp[0][0] = -prices[0] #持股票
        for i in range(1, n):
            dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i])
            dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i] - fee)
        return max(dp[-1][0], dp[-1][1])

Go：

// 买卖股票的最佳时机含手续费 动态规划
// 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n)
func maxProfit(prices []int, fee int) int {
    n := len(prices)
    dp := make([][2]int, n)
    dp[0][0] = -prices[0]
    for i := 1; i < n; i++ {
        dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i] - fee)
        dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i])
    }
    return dp[n-1][1]
}

func max(a, b int) int {
    if a > b {
        return a
    }
    return b
}

Javascript：

const maxProfit = (prices,fee) => {
    let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
    dp[0][0] = 0 - prices[0];
    for (let i = 1; i < prices.length; i++) {
        dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
        dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] + prices[i] - fee, dp[i - 1][1]);
    }
    return Math.max(dp[prices.length - 1][0], dp[prices.length - 1][1]);
}

TypeScript：

function maxProfit(prices: number[], fee: number): number {
    /**
        dp[i][0]：持有股票
        dp[i][1]: 不持有
     */
    const length: number = prices.length;
    if (length === 0) return 0;
    const dp: number[][] = new Array(length).fill(0).map(_ => []);
    dp[0][0] = -prices[0];
    dp[0][1] = 0;
    for (let i = 1; i < length; i++) {
        dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
        dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i] - fee);
    }
    return dp[length - 1][1];
};

C:

#define max(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))

// dp[i][0] 表示第i天持有股票所省最多现金。
// dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
int maxProfit(int* prices, int pricesSize, int fee) {
    int dp[pricesSize][2];
    dp[0][0] = -prices[0];
    dp[0][1] = 0;
    for (int i = 1; i < pricesSize; ++i) {
        dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
        dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i] - fee);
    }
    return dp[pricesSize - 1][1];
}

Rust:

贪心

impl Solution {
    pub fn max_profit(prices: Vec<i32>, fee: i32) -> i32 {
        let mut result = 0;
        let mut min_price = prices[0];
        for i in 1..prices.len() {
            if prices[i] < min_price { min_price = prices[i]; }

            // if prices[i] >= min_price && prices[i] <= min_price + fee { continue; }

            if prices[i] > min_price + fee {
                result += prices[i] - min_price - fee;
                min_price = prices[i] - fee;
            }
        }
        result
    }
}

动态规划

impl Solution {
    pub fn max_profit(prices: Vec<i32>, fee: i32) -> i32 {
        let mut dp = vec![vec![0; 2]; prices.len()];
        dp[0][0] = -prices[0];
        for (i, &p) in prices.iter().enumerate().skip(1) {
            dp[i][0] = dp[i - 1][0].max(dp[i - 1][1] - p);
            dp[i][1] = dp[i - 1][1].max(dp[i - 1][0] + p - fee);
        }
        dp[prices.len() - 1][1]
    }
}

动态规划空间优化

impl Solution {
    pub fn max_profit(prices: Vec<i32>, fee: i32) -> i32 {
        let (mut low, mut res) = (-prices[0], 0);
        for p in prices {
            low = low.max(res - p);
            res = res.max(p + low - fee);
        }
        res
    }
}