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188. 买卖股票的最佳时机 IV

题目描述

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）。

 

示例 1：

输入：k = 2, prices = [2,4,1]
输出：2
解释：在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。

示例 2：

输入：k = 2, prices = [3,2,6,5,0,3]
输出：7
解释：在第 2 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 3 天 (股票价格 = 6) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-2 = 4 。
     随后，在第 5 天 (股票价格 = 0) 的时候买入，在第 6 天 (股票价格 = 3) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。

 

提示：

  • 1 <= k <= 100
  • 1 <= prices.length <= 1000
  • 0 <= prices[i] <= 1000

解法

方法一：记忆化搜索

我们设计一个函数 $dfs(i, j, k)$，表示从第 $i$ 天开始，最多完成 $j$ 笔交易，以及当前持有股票的状态为 $k$（不持有股票用 $0$ 表示，持有股票用 $1$ 表示）时，所能获得的最大利润。答案即为 $dfs(0, k, 0)$。

函数 $dfs(i, j, k)$ 的执行逻辑如下：

  • 如果 $i$ 大于等于 $n$，直接返回 $0$；
  • 第 $i$ 天可以不进行任何操作，那么 $dfs(i, j, k) = dfs(i + 1, j, k)$；
  • 如果 $k \gt 0$，那么第 $i$ 天可以选择卖出股票，那么 $dfs(i, j, k) = \max(dfs(i + 1, j - 1, 0) + prices[i], dfs(i + 1, j, k))$；
  • 否则，如果 $j \gt 0$，那么第 $i$ 天可以选择买入股票，那么 $dfs(i, j, k) = \max(dfs(i + 1, j - 1, 1) - prices[i], dfs(i + 1, j, k))$。

取上述三种情况的最大值即为 $dfs(i, j, k)$ 的值。

过程中，我们可以使用记忆化搜索的方法，将每次计算的结果保存下来，避免重复计算。

时间复杂度 $O(n \times k)$，空间复杂度 $O(n \times k)$。其中 $n$ 和 $k$ 分别为数组 $prices$ 的长度和 $k$ 的值。

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class Solution:
    def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int:
        @cache
        def dfs(i: int, j: int, k: int) -> int:
            if i >= len(prices):
                return 0
            ans = dfs(i + 1, j, k)
            if k:
                ans = max(ans, prices[i] + dfs(i + 1, j, 0))
            elif j:
                ans = max(ans, -prices[i] + dfs(i + 1, j - 1, 1))
            return ans

        return dfs(0, k, 0)

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class Solution {
    private Integer[][][] f;
    private int[] prices;
    private int n;

    public int maxProfit(int k, int[] prices) {
        n = prices.length;
        this.prices = prices;
        f = new Integer[n][k + 1][2];
        return dfs(0, k, 0);
    }

    private int dfs(int i, int j, int k) {
        if (i >= n) {
            return 0;
        }
        if (f[i][j][k] != null) {
            return f[i][j][k];
        }
        int ans = dfs(i + 1, j, k);
        if (k > 0) {
            ans = Math.max(ans, prices[i] + dfs(i + 1, j, 0));
        } else if (j > 0) {
            ans = Math.max(ans, -prices[i] + dfs(i + 1, j - 1, 1));
        }
        return f[i][j][k] = ans;
    }
}

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class Solution {
public:
    int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {
        int n = prices.size();
        int f[n][k + 1][2];
        memset(f, -1, sizeof(f));
        function<int(int, int, int)> dfs = [&](int i, int j, int k) -> int {
            if (i >= n) {
                return 0;
            }
            if (f[i][j][k] != -1) {
                return f[i][j][k];
            }
            int ans = dfs(i + 1, j, k);
            if (k) {
                ans = max(ans, prices[i] + dfs(i + 1, j, 0));
            } else if (j) {
                ans = max(ans, -prices[i] + dfs(i + 1, j - 1, 1));
            }
            return f[i][j][k] = ans;
        };
        return dfs(0, k, 0);
    }
};

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func maxProfit(k int, prices []int) int {
    n := len(prices)
    f := make([][][2]int, n)
    for i := range f {
        f[i] = make([][2]int, k+1)
        for j := range f[i] {
            f[i][j] = [2]int{-1, -1}
        }
    }
    var dfs func(i, j, k int) int
    dfs = func(i, j, k int) int {
        if i >= n {
            return 0
        }
        if f[i][j][k] != -1 {
            return f[i][j][k]
        }
        ans := dfs(i+1, j, k)
        if k > 0 {
            ans = max(ans, prices[i]+dfs(i+1, j, 0))
        } else if j > 0 {
            ans = max(ans, -prices[i]+dfs(i+1, j-1, 1))
        }
        f[i][j][k] = ans
        return ans
    }
    return dfs(0, k, 0)
}

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function maxProfit(k: number, prices: number[]): number {
    const n = prices.length;
    const f = Array.from({ length: n }, () =>
        Array.from({ length: k + 1 }, () => Array.from({ length: 2 }, () => -1)),
    );
    const dfs = (i: number, j: number, k: number): number => {
        if (i >= n) {
            return 0;
        }
        if (f[i][j][k] !== -1) {
            return f[i][j][k];
        }
        let ans = dfs(i + 1, j, k);
        if (k) {
            ans = Math.max(ans, prices[i] + dfs(i + 1, j, 0));
        } else if (j) {
            ans = Math.max(ans, -prices[i] + dfs(i + 1, j - 1, 1));
        }
        return (f[i][j][k] = ans);
    };
    return dfs(0, k, 0);
}

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public class Solution {
    private int[,,] f;
    private int[] prices;
    private int n;

    public int MaxProfit(int k, int[] prices) {
        n = prices.Length;
        f = new int[n, k + 1, 2];
        this.prices = prices;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            for (int j = 0; j <= k; ++j) {
                f[i, j, 0] = -1;
                f[i, j, 1] = -1;
            }
        }
        return dfs(0, k, 0);
    }

    private int dfs(int i, int j, int k) {
        if (i >= n) {
            return 0;
        }
        if (f[i, j, k] != -1) {
            return f[i, j, k];
        }
        int ans = dfs(i + 1, j, k);
        if (k > 0) {
            ans = Math.Max(ans, prices[i] + dfs(i + 1, j, 0));
        }
        else if (j > 0) {
            ans = Math.Max(ans, -prices[i] + dfs(i + 1, j - 1, 1));
        }
        return f[i, j, k] = ans;
    }
}

方法二：动态规划

我们也可以使用动态规划的方法，定义 $f[i][j][k]$ 表示到第 $i$ 天时，最多交易 $j$ 次（这里我们规定交易次数等于买入次数），且当前持有股票的状态为 $k$ 时，所能获得的最大利润。初始时 $f[i][j][k]=0$。答案即为 $f[n - 1][k][0]$。

当 $i = 0$ 时，股票价格为 $prices[0]$，那么对任意 $j \in [1, k]$，我们有 $f[0][j][1] = -prices[0]$，表示第 $0$ 天买入股票，此时利润为 $-prices[0]$。

当 $i \gt 0$ 时：

  • 如果第 $i$ 天不持有股票，可能是第 $i-1$ 天持有股票并且在第 $i$ 天卖出；或者第 $i-1$ 天没持有股票并且第 $i$ 天不进行任何操作。因此 $f[i][j][0] = \max(f[i - 1][j][1] + prices[i], f[i - 1][j][0])$；
  • 如果第 $i$ 天持有股票，可能是第 $i-1$ 天没持有股票并且在第 $i$ 天买入；或者第 $i-1$ 天持有股票并且第 $i$ 天不进行任何操作。因此 $f[i][j][1] = \max(f[i - 1][j - 1][0] - prices[i], f[i - 1][j][1])$。

综上，当 $i \gt 0$ 时，我们可以得到状态转移方程：

$$ \begin{aligned} f[i][j][0] &= \max(f[i - 1][j][1] + prices[i], f[i - 1][j][0]) \ f[i][j][1] &= \max(f[i - 1][j - 1][0] - prices[i], f[i - 1][j][1]) \end{aligned} $$

最后答案即为 $f[n - 1][k][0]$。

时间复杂度 $O(n \times k)$，空间复杂度 $O(n \times k)$。其中 $n$ 和 $k$ 分别为数组 $prices$ 的长度和 $k$ 的值。

我们注意到，状态 $f[i][]$ 只与状态 $f[i - 1][]$ 有关，因此我们可以优化掉第一维的空间，将空间复杂度降至 $O(k)$。

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

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class Solution {
    public int maxProfit(int k, int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int[][][] f = new int[n][k + 1][2];
        for (int j = 1; j <= k; ++j) {
            f[0][j][1] = -prices[0];
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= k; ++j) {
                f[i][j][0] = Math.max(f[i - 1][j][1] + prices[i], f[i - 1][j][0]);
                f[i][j][1] = Math.max(f[i - 1][j - 1][0] - prices[i], f[i - 1][j][1]);
            }
        }
        return f[n - 1][k][0];
    }
}

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class Solution {
public:
    int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {
        int n = prices.size();
        int f[n][k + 1][2];
        memset(f, 0, sizeof(f));
        for (int j = 1; j <= k; ++j) {
            f[0][j][1] = -prices[0];
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= k; ++j) {
                f[i][j][0] = max(f[i - 1][j][1] + prices[i], f[i - 1][j][0]);
                f[i][j][1] = max(f[i - 1][j - 1][0] - prices[i], f[i - 1][j][1]);
            }
        }
        return f[n - 1][k][0];
    }
};

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func maxProfit(k int, prices []int) int {
    n := len(prices)
    f := make([][][2]int, n)
    for i := range f {
        f[i] = make([][2]int, k+1)
    }
    for j := 1; j <= k; j++ {
        f[0][j][1] = -prices[0]
    }
    for i := 1; i < n; i++ {
        for j := 1; j <= k; j++ {
            f[i][j][0] = max(f[i-1][j][1]+prices[i], f[i-1][j][0])
            f[i][j][1] = max(f[i-1][j-1][0]-prices[i], f[i-1][j][1])
        }
    }
    return f[n-1][k][0]
}

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function maxProfit(k: number, prices: number[]): number {
    const n = prices.length;
    const f = Array.from({ length: n }, () =>
        Array.from({ length: k + 1 }, () => Array.from({ length: 2 }, () => 0)),
    );
    for (let j = 1; j <= k; ++j) {
        f[0][j][1] = -prices[0];
    }
    for (let i = 1; i < n; ++i) {
        for (let j = 1; j <= k; ++j) {
            f[i][j][0] = Math.max(f[i - 1][j][1] + prices[i], f[i - 1][j][0]);
            f[i][j][1] = Math.max(f[i - 1][j - 1][0] - prices[i], f[i - 1][j][1]);
        }
    }
    return f[n - 1][k][0];
}

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public class Solution {
    public int MaxProfit(int k, int[] prices) {
        int n = prices.Length;
        int[,,] f = new int[n, k + 1, 2];
        for (int j = 1; j <= k; ++j) {
            f[0, j, 1] = -prices[0];
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = 1; j <= k; ++j) {
                f[i, j, 0] = Math.Max(f[i - 1, j, 1] + prices[i], f[i - 1, j, 0]);
                f[i, j, 1] = Math.Max(f[i - 1, j - 1, 0] - prices[i], f[i - 1, j, 1]);
            }
        }
        return f[n - 1, k, 0];
    }
}

方法三

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

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class Solution {
    public int maxProfit(int k, int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int[][] f = new int[k + 1][2];
        for (int j = 1; j <= k; ++j) {
            f[j][1] = -prices[0];
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = k; j > 0; --j) {
                f[j][0] = Math.max(f[j][1] + prices[i], f[j][0]);
                f[j][1] = Math.max(f[j - 1][0] - prices[i], f[j][1]);
            }
        }
        return f[k][0];
    }
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class Solution {
public:
    int maxProfit(int k, vector<int>& prices) {
        int n = prices.size();
        int f[k + 1][2];
        memset(f, 0, sizeof(f));
        for (int j = 1; j <= k; ++j) {
            f[j][1] = -prices[0];
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = k; j; --j) {
                f[j][0] = max(f[j][1] + prices[i], f[j][0]);
                f[j][1] = max(f[j - 1][0] - prices[i], f[j][1]);
            }
        }
        return f[k][0];
    }
};

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func maxProfit(k int, prices []int) int {
    f := make([][2]int, k+1)
    for j := 1; j <= k; j++ {
        f[j][1] = -prices[0]
    }
    for _, x := range prices[1:] {
        for j := k; j > 0; j-- {
            f[j][0] = max(f[j][1]+x, f[j][0])
            f[j][1] = max(f[j-1][0]-x, f[j][1])
        }
    }
    return f[k][0]
}

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function maxProfit(k: number, prices: number[]): number {
    const f = Array.from({ length: k + 1 }, () => Array.from({ length: 2 }, () => 0));
    for (let j = 1; j <= k; ++j) {
        f[j][1] = -prices[0];
    }
    for (const x of prices.slice(1)) {
        for (let j = k; j; --j) {
            f[j][0] = Math.max(f[j][1] + x, f[j][0]);
            f[j][1] = Math.max(f[j - 1][0] - x, f[j][1]);
        }
    }
    return f[k][0];
}

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public class Solution {
    public int MaxProfit(int k, int[] prices) {
        int n = prices.Length;
        int[,] f = new int[k + 1, 2];
        for (int j = 1; j <= k; ++j) {
            f[j, 1] = -prices[0];
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = k; j > 0; --j) {
                f[j, 0] = Math.Max(f[j, 1] + prices[i], f[j, 0]);
                f[j, 1] = Math.Max(f[j - 1, 0] - prices[i], f[j, 1]);
            }
        }
        return f[k, 0];
    }
}

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