news 2026/8/31 14:24:33

算法学习记录17——力扣“股票系列题型”

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张小明

前端开发工程师

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算法学习记录17——力扣“股票系列题型”

不涉及题目讲解,只介绍题目中容易踩的坑!!!

1、dp[j][0]和dp[j][1]的更新顺序为什么没要求?

2、为什么最多 k 次交易的股票 DP 不需要对 k倒序遍历?


一、先明确 DP 的定义(这是一切的前提)

代码中 DP 的含义是:

dp[j][0]:在「最多 j 次交易」的限制下,不持股的最大利润 dp[j][1]:在「最多 j 次交易」的限制下,持股的最大利润

⚠️ 关键在于这四个字:

最多 j 次交易

而不是「已经完成 j 次交易」。

这是后面所有结论的根源。


二、状态转移回顾

每天价格为price,转移方程是:

dp[j][1]=max(dp[j-1][0]-price,# 今天买入dp[j][1]# 之前就持有)dp[j][0]=max(dp[j][1]+price,# 今天卖出dp[j][0]# 之前就不持有)

这里有两个看起来“危险”的点:

  1. dp[j][1]用到了dp[j-1][0]
  2. dp[j][0]又用到了本轮更新后的dp[j][1]

按很多 DP 的经验,这似乎会导致状态污染

但实际上不会。


三、第一个疑问:本轮dp[j][1]dp[j][0]使用,安全吗?

假设dp[j][1]是刚更新的:

dp[j][1]=dp[j-1][0]-price

那么dp[j][0]中的这一项就是:

dp[j][1]+price=(dp[j-1][0]-price)+price=dp[j-1][0]

这意味着什么?

👉同一天买入 + 同一天卖出 = 什么都没做

  • 利润不会增加
  • 交易次数也不会被“白嫖”

所以即便用了本轮的dp[j][1],也只是一个无效操作,不会破坏结果。


四、核心原因:j 表示的是「最多」,不是「已经用掉」

这是最重要的一点。

1️⃣ 如果 j 表示「已经完成 j 次交易」

那么:

  • dp[j]一定严格依赖dp[j-1]
  • 正序遍历会让一次交易被重复使用
  • 必须倒序

这就和 0/1 背包是完全一致的。


2️⃣ 但这道题里,j 表示「最多 j 次交易」

这意味着:

dp[j] ≥ dp[j-1]
  • 多给一次交易额度,只会让解更好或不变
  • 用到「本轮更新的 dp[j-1]」依然是合法状态

👉 不存在“交易次数被重复消费”的问题。


五、为什么正序遍历不会“超额交易”?

假设我们正序遍历:

j = 1 → 2 → 3

当我们计算dp[2]时:

  • 用到的dp[1]表示的是:

    • 在当前天结束时,最多 1 次交易的最优状态

用这个状态再买一次:

  • 得到的是「最多 2 次交易」
  • ✔ 完全合法

而不是:

  • “已经完成 1 次交易,再偷偷多用一次”

六、和「必须倒序」的股票 DP 对比

如果我们把定义改成:

dp[j][0]:已经完成 j 次交易,不持股 dp[j][1]:已经完成 j 次交易,持股

那么转移会变成:

dp[j][1]=max(dp[j][1],dp[j][0]-price)dp[j][0]=max(dp[j][0],dp[j][1]+price)

此时:

  • dp[j]依赖dp[j]
  • 正序遍历一定出错
  • 必须倒序遍历 j

👉 是否倒序,完全取决于 j 的语义,而不是题目是不是“股票”。


七、总结(给以后的自己)

是否需要对 k 倒序遍历,关键不在于 DP 的形式,
而在于 j 表示什么。

j 的含义是否需要倒序
已经用掉 j 次交易✅ 必须倒序
最多允许 j 次交易❌ 可以正序

再补一句非常重要的经验:

在「最多 k 次交易」的股票 DP 中,
即便同一天发生“买入 → 卖出”,
也只会产生 0 利润,不会破坏状态。


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