知识点：数组操作

类似题目:

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以【leetcode123】举例，使用以下方法一招通吃，困难变easy（OVO）

思路：

设置两维dp，dp[n][4]，四个值分别表示：

0:买入第一个股票，第0时初始化为股票的价格的负数

1:卖出第一个股票，第0时不能卖出，所以初始化为0

2:买入第二个股票，第0时初始化为股票的价格的负数，因为最多买两次，可以只买一次，所以在第0时也要初始化

3:卖出第二个股票，第0时不能卖出，所以初始化为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】股票问题变种

使用DP可以解决，但在最后一个用例会出现超出内存与超时问题，超出内存使用滚动数组，超时问题暂未解决

NOTE：本题不再有时间序列，所以要对两个输入列表按照启动资金x[1]从低到高排序，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一篇题解：

和本文思想差不多。还没有仔细阅读，先记录在这儿：

https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/solution/yi-ge-tong-yong-fang-fa-tuan-mie-6-dao-gu-piao-wen/

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