2024.08.07 代码随想录｜动态规划背包问题

198.打家劫舍

你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。

给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。

class Solution:def rob(self, nums: List[int]) -> int:# dp[i] = max(dp[i-2] + nums[i], dp[i-1])if len(nums) == 1:return nums[0]dp = [0] * len(nums)dp[0] = nums[0]dp[1] = max(nums[0], nums[1])for i in range(2, len(nums)):dp[i] = max(dp[i-2] + nums[i], dp[i-1])return dp[-1]

213.打家劫舍II

你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋，每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都 围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。

给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 在不触动警报装置的情况下 ，今晚能够偷窃到的最高金额。

class Solution:def rob(self, nums: List[int]) -> int:n = len(nums)if n == 1:return nums[0]if n == 2:return max(nums[0], nums[1])dp_0 = [0] * (n-1)dp_1 = [0] * (n-1)dp_0[0] = nums[0]dp_0[1] = max(nums[0], nums[1])dp_1[0] = nums[1]dp_1[1] = max(nums[1], nums[2])for i in range(2, n):if i < n-1:dp_0[i] = max(dp_0[i-2]+nums[i], dp_0[i-1])if i > 2:dp_1[i-1] = max(dp_1[i-3]+nums[i], dp_1[i-2])return max(dp_0[-1], dp_1[-1])

337.打家劫舍 III

小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口，我们称之为 root 。

除了 root 之外，每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后，聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。如果 两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫 ，房屋将自动报警。

给定二叉树的 root 。返回 在不触动警报的情况下 ，小偷能够盗取的最高金额。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def rob(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:# dp数组（dp table）以及下标的含义：# 1. 下标为 0 记录 **不偷该节点** 所得到的的最大金钱# 2. 下标为 1 记录 **偷该节点** 所得到的的最大金钱dp = self.traversal(root)return max(dp)# 要用后序遍历, 因为要通过递归函数的返回值来做下一步计算def traversal(self, node):# 递归终止条件，就是遇到了空节点，那肯定是不偷的if not node:return (0, 0)left = self.traversal(node.left)right = self.traversal(node.right)# 不偷当前节点, 偷子节点val_0 = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1])# 偷当前节点, 不偷子节点val_1 = node.val + left[0] + right[0]return (val_0, val_1)

121. 买卖股票的最佳时机

给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:min_price = prices[0]answer = 0for p in prices:min_price = min(min_price, p)answer = max(answer, p-min_price)return answer

122.买卖股票的最佳时机II

给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的最大利润 。

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:result = 0for i in range(1, len(prices)):# 只要是在涨就买入i-1卖出i，跌的话就不买卖result += max(prices[i] - prices[i - 1], 0)return result

123.买卖股票的最佳时机III

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）。

188.买卖股票的最佳时机IV

给你一个整数数组 prices 和一个整数 k ，其中 prices[i] 是某支给定的股票在第 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 k 笔交易。也就是说，你最多可以买 k 次，卖 k 次。

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）。

我的解法：只要是上涨的就买入，下降就卖出，这样其实不对，不一定是最大利润

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:my_list = []cur_money = 0for i in range(1, len(prices)):if prices[i] >= prices[i-1]:cur_money += (prices[i] - prices[i-1])elif cur_money > 0:my_list.append(cur_money)cur_money = 0if not my_list:return 0elif len(my_list) == 1:return my_list[0]else:my_list.sort(reverse=True)return my_list[0] + my_list[1]

随想录解法：
使用二维数组 dp[i][j] ：第i天的状态为j，所剩下的最大现金是dp[i][j]

j的状态表示为：

0 表示不操作
1 第一次买入
2 第一次卖出
3 第二次买入
4 第二次卖出
.....

除了0以外，偶数就是卖出，奇数就是买入。

题目要求是至多有K笔交易，那么j的范围就定义为 2 * k + 1 就可以了。

dp[i][1]，表示的是第i天，买入股票的状态，并不是说一定要第i天买入股票，这是很多同学容易陷入的误区。

达到dp[i][1]状态，有两个具体操作：

操作一：第i天买入股票了，那么dp[i][1] = dp[i - 1][0] - prices[i]
操作二：第i天没有操作，而是沿用前一天买入的状态，即：dp[i][1] = dp[i - 1][1]

选最大的，所以 dp[i][1] = max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]);

同理dp[i][2]也有两个操作：

操作一：第i天卖出股票了，那么dp[i][2] = dp[i - 1][1] + prices[i]
操作二：第i天没有操作，沿用前一天卖出股票的状态，即：dp[i][2] = dp[i - 1][2]

所以dp[i][2] = max(dp[i - 1][1] + prices[i], dp[i - 1][2])

也就是说第i天的买入状态j 需要考虑 前一天的前一状态j-1，以及前一天的当前状态j

dp[0][j]当j为奇数的时候都初始化为 -prices[0]

class Solution:def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int:if len(prices) == 0:return 0dp = [[0] * (2*k+1) for _ in range(len(prices))]for j in range(1, 2*k, 2):dp[0][j] = -prices[0]for i in range(1, len(prices)):for j in range(0, 2*k-1, 2):dp[i][j+1] = max(dp[i-1][j+1], dp[i-1][j] - prices[i])dp[i][j+2] = max(dp[i-1][j+2], dp[i-1][j+1] + prices[i])return dp[-1][2*k]

309.最佳买卖股票时机含冷冻期

给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 i 天的股票价格。

设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:

卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。

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）。

主要是考虑清楚有几种状态，每一种状态如何推导以及如何初始化第0天的状态

具体可以区分出如下四个状态：

状态一：持有股票状态（今天买入股票，或者是之前就买入了股票然后没有操作，一直持有）
不持有股票状态，这里就有两种卖出股票状态
- 状态二：保持卖出股票的状态（两天前就卖出了股票，度过一天冷冻期。或者是前一天就是卖出股票状态，一直没操作）
- 状态三：今天卖出股票
状态四：今天为冷冻期状态，但冷冻期状态不可持续，只有一天！

确定递推公式

达到买入股票状态（状态一）即：dp[i][0]，有两个具体操作：

操作一：前一天就是持有股票状态（状态一），dp[i][0] = dp[i - 1][0]
操作二：今天买入了，有两种情况
- 前一天是冷冻期（状态四），dp[i - 1][3] - prices[i]
- 前一天是保持卖出股票的状态（状态二），dp[i - 1][1] - prices[i]

那么dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][3] - prices[i], dp[i - 1][1] - prices[i]);

达到保持卖出股票状态（状态二）即：dp[i][1]，有两个具体操作：

操作一：前一天就是状态二
操作二：前一天是冷冻期（状态四）

dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][3]);

达到今天就卖出股票状态（状态三），即：dp[i][2] ，只有一个操作：

昨天一定是持有股票状态（状态一），今天卖出

即：dp[i][2] = dp[i - 1][0] + prices[i];

达到冷冻期状态（状态四），即：dp[i][3]，只有一个操作：

昨天卖出了股票（状态三）

dp[i][3] = dp[i - 1][2];

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:n = len(prices)if n == 0:return 0dp = [[0] * 4 for _ in range(n)]  # 创建动态规划数组，4个状态分别表示持有股票、不持有股票且处于冷冻期、不持有股票且不处于冷冻期、不持有股票且当天卖出后处于冷冻期dp[0][0] = -prices[0]  # 初始状态：第一天持有股票的最大利润为买入股票的价格for i in range(1, n):dp[i][0] = max(dp[i-1][0], max(dp[i-1][3], dp[i-1][1]) - prices[i])  # 当前持有股票的最大利润等于前一天持有股票的最大利润或者前一天不持有股票且不处于冷冻期的最大利润减去当前股票的价格dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][3])  # 当前不持有股票且处于冷冻期的最大利润等于前一天持有股票的最大利润加上当前股票的价格dp[i][2] = dp[i-1][0] + prices[i]  # 当前不持有股票且不处于冷冻期的最大利润等于前一天不持有股票的最大利润或者前一天处于冷冻期的最大利润dp[i][3] = dp[i-1][2]  # 当前不持有股票且当天卖出后处于冷冻期的最大利润等于前一天不持有股票且不处于冷冻期的最大利润return max(dp[n-1][3], dp[n-1][1], dp[n-1][2])  # 返回最后一天不持有股票的最大利润

714.买卖股票的最佳时机含手续费

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。

class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int:dp = [[0] * 2 for _ in range(len(prices))]dp[0][0] = - prices[0]# dp[0][1] = - fee# * 0  1# 6 -6 -2# 3 -5 0# 如果dp[0][1] = - fee = -2，那么dp[1][1] = -5，而不是-3for i in range(1, len(prices)):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])