知識點：數組操作
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以【leetcode123】舉例，使用以下方法一招通吃，困難變easy（OVO）
思路：
設置兩維dp，dp[n][4]，四個值分別表示：
0:買入第一個股票，第0時初始化爲股票的價格的負數
1:賣出第一個股票，第0時不能賣出，所以初始化爲0
2:買入第二個股票，第0時初始化爲股票的價格的負數，因爲最多買兩次，可以只買一次，所以在第0時也要初始化
3:賣出第二個股票，第0時不能賣出，所以初始化爲0
class Solution(object):
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
"""
if not prices:
return 0
dp = [[float('-inf')] * 4 for _ in range(len(prices))]
dp[0] = [-1 * prices[0], 0, -1 * prices[0], 0]
for i in range(1, len(prices)):
dp[i][0] = max(0 - prices[i], dp[i-1][0])
dp[i][1] = max(dp[i-1][0] + prices[i], dp[i-1][1])
dp[i][2] = max(dp[i-1][1] - prices[i], dp[i-1][2])
dp[i][3] = max(dp[i-1][2] + prices[i], dp[i-1][3])
# print(dp)
return max(dp[-1])
【leetcode502】股票問題變種
使用DP可以解決，但在最後一個用例會出現超出內存與超時問題，超出內存使用滾動數組，超時問題暫未解決
NOTE：本題不再有時間序列，所以要對兩個輸入列表按照啓動資金x[1]從低到高排序，x[0]是否排序都可以
zipa = zip(Profits, Capital)
zipa.sort(key = lambda x: [x[1], -x[0]])
k = min(k, len(zipa))
dp = [[W] + [float('-inf')] * k for _ in range(2)]
dp[0] = [W] * (k+1)
for i in range(1, len(zipa) + 1):
for ki in range(1, k+1):
if dp[(i-1) % 2][ki-1] >= zipa[i-1][1]:
dp[i % 2][ki] = max(dp[(i-1) % 2][ki], dp[(i-1) % 2][ki-1] + zipa[i-1][0])
else:
dp[i % 2][ki] = dp[(i-1) % 2][ki]
# print(dp)
return max(max(dp))
另外leetcode一篇題解：
和本文思想差不多。還沒有仔細閱讀，先記錄在這兒：