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一、最大子数组和
二、买卖股票最佳时机IV
三、第N个泰波那契数
四、环形数组
一、最大子数组和
1.状态表示
dp[i]:到第i数字,所有的最大和。
2.状态转移方程
dp[i]=max(dp[i-1]+p[i],p[i])(加入这个点是0)
我们来想一下,这个数组分为两种情况,要不他这个连续子数组长度只是一个,这样他就只是p[i],要不他这个数组长度不是一个,这样他就需要看他前面的i-1这个元素,当i-1位置的时候,dp[i-1]就是最大和(可能我们会陷入一个误区,认为这个数组,假如i-1位置是负数,那么肯定是不选i-1位置最好啊。那么假如我们不选这个i位置,他也就相当于连续数组断开了,他就是单个的数组。
3.初始化
最开始的必须要选择,所以说就是nums[0]
4.填表顺序
从左到右
5.返回值
return 返回dp表中最大值即可
class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int m=nums.length;int []dp=new int[m];if(m==1){return nums[0];}dp[0]=nums[0];for(int i=1;i<m;i++){dp[i]=Math.max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);}int ret=-0x3f3f3f3f;for(int i=0;i<m;i++){ret=Math.max(ret,dp[i]);}return ret;} }
二、买卖股票最佳时机IV
买卖股票最终弹
1.状态表示
f[i][k]:第m天处于已经买入但是没有卖出状态,第k笔交易所获的第最大利润
g[i][k]:第m天处于已经卖出但是没有买入的状态,第k笔交易所获的第最大利润
2.状态转移方程
f[i][j]=Math.max(f[i-1][j],g[i-1][j]-prices[i]);
g[i][j]Math.max(g[i-1][j],f[i-1][j-1]+prices[i]);
3.初始化
我们可以观察到g[][]=只有一个地方是等于j-1,那么也就是说,我们只需要初始化一个地方就可以,也就是只要初始化i就行,至于j我们将进行单独的操作
g[i][j]= g[i-1][j];
if(j-1>=0){
g[i][j]= Math.max(g[i-1][j],f[i-1][j-1]+prices[i]);
这个地方最有细节的地方要讲一下,怎么样,才算交易一次,我们这里面的交易一次,是需要卖出,而不是买入就算一次交易,因为如果这么算的话,初始化就和我们之前所进行的操作不同了,只有当卖出后,才算一次交易
f[0][0]=-prices[0];
g[0][0]=0;
假如你想的是买入就算一次,
下面这个式子才应该是正确的,因为第0次,其实并不算一次,所以我们也需要定到k+1,这样他的下标才是k
如果你想要定义只有k ,那么就要我们去思考怎么去更好的表达状态。f我认为它是属于交易之内的东西,所以,他也就不会出现直接交易一次,而是开始0下标的时候就出现,加入是交易一次,那么f在第0天的时候就应该是1了
4.填表顺序
从左到右,两个表一起填写
class Solution {public int maxProfit(int k, int[] prices) {int m=prices.length;k = Math.min(k, m / 2);int f[][]=new int[m][k+1];int g[][]=new int[m][k+1];for(int i=0;i<=k;i++){f[0][i]=g[0][i]=-0x3f3f3f3f;}f[0][0]=-prices[0];g[0][0]=0;for(int i=1;i<m;i++){for(int j=0;j<=k;j++){g[i][j]= g[i-1][j];f[i][j]=Math.max(f[i-1][j],g[i-1][j]-prices[i]);if(j-1>=0){g[i][j]= Math.max(g[i-1][j],f[i-1][j-1]+prices[i]);}}}int ret=0;for(int i=0;i<=k;i++){ret=Math.max(ret,g[m-1][i]);} return ret;} }
三、第N个泰波那契数
第N个泰勒那数
1.状态表示
dp[i]:以i位置结尾的,第i个泰波那契数。
2.状态转移方程
dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]
3.初始化
dp[0]=0,dp[1]=1,dp[2]=1;
4.填表顺序
从左到右
5.返回值 返回dp[n]
class Solution {public int tribonacci(int n) { //状态表示 int dp[]=new int[n+1]; if(n==0){ return 0; }else if(n==1||n==2){return 1; }dp[0]=0;dp[1]=1;dp[2]=1;for(int i=3;i<=n;i++){dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]; }return dp[n];} }
四、环形数组
1.状态表示
dp[i]:到第i位置,返回的非空数组最大和
2.状态转移方程
dp[i]=max(dp[i-1]+p[i],p[i])
这个题的难点就是在于他的数组一前一后那种值怎么处理,就是
既然它分为这两种情况,那么我们的状态表示也要重新制定一下
1.f[i]:表示到达i位置,最大的数组和。
2.g[i]:表示到达i位置,最小的数组和。
f[i]=Math.max(f[i-1]+p[i],p[i])
g[i]=Math.min(g[i-1]+p[i],p[i])
3.填表顺序
从左到右,两个表一起填写
4.初始化
开始的时候 f[0]=nums[0];
g[0]=nums[0];简单粗暴即可5.返回值,返回ret
class Solution {public int maxSubarraySumCircular(int[] nums) {int m=nums.length;int []dp=new int[m];int sum=0;for(int i=0;i<m;i++) {sum=nums[i]+sum; } if(m==1){return nums[0];}int []f=new int[m];int []g=new int[m];f[0]=nums[0];g[0]=nums[0];for(int i=1;i<m;i++){f[i]=Math.max(f[i-1]+nums[i],nums[i]);g[i]=Math.min(g[i-1]+nums[i],nums[i]);}int ret=-0x3f3f3f3f;for(int i=0;i<m;i++){ //这个操作,是针对特殊情况,比如说,全是负的-3,-2,-3,这个情况的时候,sum==g[i]也就是说最小值等于总和,这样我会对这个进行处理,ret和f[i]做比较if(sum-g[i]==0){ret=Math.max(ret,f[i]);continue;}ret=Math.max(ret,Math.max(f[i],sum-g[i]));}return ret;} }