JavaScript股票的動態(tài)買賣規(guī)劃實(shí)例分析上篇
1. 買賣股票的最佳時機(jī)
題目描述
給定一個數(shù)組 prices
,它的第 i
個元素 prices[i]
表示一支給定股票第 i
天的價格。
你只能選擇 某一天 買入這只股票,并選擇在 未來的某一個不同的日子 賣出該股票。設(shè)計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。
返回你可以從這筆交易中獲取的最大利潤。如果你不能獲取任何利潤,返回 0 。
示例 1:
輸入:[7,1,5,3,6,4]
輸出:5
解釋:在第 2 天(股票價格 = 1)的時候買入,在第 5 天(股票價格 = 6)的時候賣出,最大利潤 = 6-1 = 5 。
注意利潤不能是 7-1 = 6, 因?yàn)橘u出價格需要大于買入價格;同時,你不能在買入前賣出股票。
示例 2:
輸入:prices = [7,6,4,3,1]
輸出:0
解釋:在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤為 0。
題解
思路:總目標(biāo)是找出兩個數(shù),使得其差值最大,并且小的在左邊
- 我們可以建立一個 bp 數(shù)組,面里存放著每一次賣出的利潤,記為 profit = 后面的數(shù) - 前面的數(shù)最后比較所有的利潤的最大值
- 在每次求利潤時,我們首先找出最小的數(shù),記為
start
然后再向后遍歷,求后面的數(shù)與這個數(shù)的差值,即profit
每求一次profit
,比較與上一次的profit
誰大,取最大的那個值若是遇到一個更小的數(shù),我們再將start
更新
/** * @param {number[]} prices * @return {number} */ var maxProfit = function(prices) { const length = prices.length; let start = prices[0], profit = 0; for(let i = 0; i < length; i++) { start = Math.min(start, prices[i]); profit = Math.max(profit, prices[i] - start); } return profit; };
2. 買賣股票的最佳時機(jī) II
題目描述
給你一個整數(shù)數(shù)組 prices
,其中 prices[i]
表示某支股票第 i
天的價格。
在每一天,你可以決定是否購買和/或出售股票。你在任何時候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先購買,然后在 同一天 出售。
返回 你能獲得的 最大 利潤 。
示例 1:
輸入:prices = [7,1,5,3,6,4]
輸出:7
解釋:在第 2 天(股票價格 = 1)的時候買入,在第 3 天(股票價格 = 5)的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5 - 1 = 4 。
隨后,在第 4 天(股票價格 = 3)的時候買入,在第 5 天(股票價格 = 6)的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 6 - 3 = 3 。
總利潤為 4 + 3 = 7 。
示例 2:
輸入:prices = [1,2,3,4,5]
輸出:4
解釋:在第 1 天(股票價格 = 1)的時候買入,在第 5 天 (股票價格 = 5)的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5 - 1 = 4 。
總利潤為 4 。
示例 3:
輸入:prices = [7,6,4,3,1]
輸出:0
解釋:在這種情況下, 交易無法獲得正利潤,所以不參與交易可以獲得最大利潤,最大利潤為 0 。
題解
定義狀態(tài) dp[i][0]
表示第 i
天交易完后手里持有股票的最大利潤,dp[i][1]
表示第 i
天交易完后手里沒有一支股票的最大利潤(i 從 0 開始)。
考慮 dp[i][0]
的轉(zhuǎn)移方程,可能的轉(zhuǎn)移狀態(tài)為前一天已經(jīng)持有一支股票,即 dp[i−1][0]
,或者前一天結(jié)束時還沒有股票,即 dp[i−1][1]
,這時候我們要將其買入,并減少 prices[i]
的收益??梢粤谐鋈缦碌霓D(zhuǎn)移方程:dp[i][0]=max{dp[i−1][0], dp[i−1][1]−prices[i]}
再來考慮 dp[i][1]
,按照同樣的方式考慮轉(zhuǎn)移狀態(tài),如果這一天交易完后手里沒有股票,那么可能的轉(zhuǎn)移狀態(tài)為前一天已經(jīng)沒有股票,即 dp[i−1][1]
,或者前一天結(jié)束的時候手里持有一支股票,即 dp[i−1][0]
,這時候我們要將其賣出,并獲得 prices[i]
的收益。因此為了收益最大化,我們列出如下的轉(zhuǎn)移方程:dp[i][0]=max{dp[i−1][0],dp[i−1][1]+prices[i]}
對于初始狀態(tài),根據(jù)狀態(tài)定義我們可以知道第 0 天交易結(jié)束的時候 dp[0][0]=−prices[0]
,dp[0][1]=0
。
因此,我們只要從前往后依次計算狀態(tài)即可。由于全部交易結(jié)束后,持有股票的收益一定低于不持有股票的收益,因此這時候 dp[length−1][1]
的收益必然是大于dp[length−1][0]
的,最后的答案即為 dp[length−1][1]
。
/** * @param {number[]} prices * @return {number} */ var maxProfit = function(prices) { const length = prices.length; const dp = Array(length).fill(0).map(() => Array(2).fill(0)); dp[0][0] = - prices[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]); } return dp[length - 1][1]; };
當(dāng)然,可以通過設(shè)置 dp0
和 dp1
兩個變量來代替 dp[i][0]
和 dp[i][1]
,減小空間復(fù)雜度。
/** * @param {number[]} prices * @return {number} */ var maxProfit = function(prices) { const length = prices.length; let dp0 = -prices[0]; let dp1 = 0; for(let i = 1; i < length; i++) { dp0 = Math.max(dp0, dp1 - prices[i]); dp1 = Math.max(dp1, dp0 + prices[i]); } return dp1; };
3. 買賣股票的最佳時機(jī)含手續(xù)費(fèi)
題目描述
給定一個整數(shù)數(shù)組 prices
,其中 prices[i]
表示第 i
天的股票價格 ;整數(shù) fee
代表了交易股票的手續(xù)費(fèi)用。
你可以無限次地完成交易,但是你每筆交易都需要付手續(xù)費(fèi)。如果你已經(jīng)購買了一個股票,在賣出它之前你就不能再繼續(xù)購買股票了。
返回獲得利潤的最大值。
注意:這里的一筆交易指買入持有并賣出股票的整個過程,每筆交易你只需要為支付一次手續(xù)費(fèi)。
示例 1:
輸入:prices = [1, 3, 2, 8, 4, 9], fee = 2
輸出:8
解釋:能夠達(dá)到的最大利潤:
在此處買入 prices[0] = 1
在此處賣出 prices[3] = 8
在此處買入 prices[4] = 4
在此處賣出 prices[5] = 9
總利潤: ((8 - 1) - 2) + ((9 - 4) - 2) = 8
示例 2:
輸入:prices = [1,3,7,5,10,3], fee = 3
輸出:6
題解
定義狀態(tài) dp[i][0]
表示第 i
天交易完后手里持有股票的最大利潤,dp[i][1]
表示第 i
天交易完后手里沒有股票的最大利潤(i
從 0
開始)。
考慮 dp[i][0]
的轉(zhuǎn)移方程,那么可能的轉(zhuǎn)移狀態(tài)為前一天已經(jīng)持有一支股票,即 dp[i−1][0]
,或者前一天結(jié)束時還沒有股票,即 dp[i−1][0]
,這時候我們要將其買入,并減少 prices[i]
的收益??梢粤谐鋈缦碌霓D(zhuǎn)移方程:dp[i][0]=max{dp[i−1][0], dp[i−1][1]−prices[i]}
再來按照同樣的方式考慮 dp[i][1]
按狀態(tài)轉(zhuǎn)移,如果這一天交易完后手里沒有股票,那么可能的轉(zhuǎn)移狀態(tài)為前一天已經(jīng)沒有股票,即 dp[i−1][1]
,或者前一天結(jié)束的時候手里持有一支股票,即 dp[i−1][0]
,這時候我們要將其賣出,并獲得 prices[i]
的收益,但需要支付 fee
的手續(xù)費(fèi)。因此為了收益最大化,我們列出如下的轉(zhuǎn)移方程:dp[i][1]=max{dp[i−1][1],dp[i−1][0]+prices[i]−fee}
對于初始狀態(tài),根據(jù)狀態(tài)定義我們可以知道第 0 天交易結(jié)束的時候有 dp[0][1]=0
以及 dp[0][0]=−prices[0]
。
因此,我們只要從前往后依次計算狀態(tài)即可。由于全部交易結(jié)束后,持有股票的收益一定低于不持有股票的收益,因此這時候 dp[length−1][1]
的收益必然是大于 dp[length−1][1]
的,最后的答案即為 dp[length−1][1]
。
當(dāng)然,可以通過設(shè)置 dp0
和 dp1
兩個變量來代替 dp[i][0]
和 dp[i][1]
,減小空間復(fù)雜度。
/** * @param {number[]} prices * @param {number} fee * @return {number} */ var maxProfit = function(prices, fee) { const length = prices.length; let [dp0, dp1] = [-prices[0], 0]; for(let i = 0; i < length; i++) { dp0 = Math.max(dp0, dp1 - prices[i]); dp1 = Math.max(dp1, dp0 + prices[i] - fee); } return dp1; };
到此這篇關(guān)于JavaScript股票的買賣實(shí)例分析上篇的文章就介紹到這了,更多相關(guān)JS股票內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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