Leetcode每日一题：折扣价交易股票的最大利润解析

Leetcode每日一题：折扣价交易股票的最大利润

在LeetCode上，有一道题目是关于折扣价交易股票的最大利润。这道题要求我们通过给定的股票价格和折扣信息，计算出通过交易股票可以获得的最大利润。题目中涉及到树形动态规划的概念，这是一个比较高级的算法知识，需要一定的编程基础和对动态规划的理解。

题目描述：
给定一个股票价格数组present和一个折扣后的价格数组future，以及一个表示股票之间层级关系的数组hierarchy，还有一个预算budget。我们需要计算在不超过预算的情况下，通过购买和出售股票可以获得的最大利润。

解决思路：

1. 构建树形结构：首先，我们需要根据给定的层级关系数组hierarchy构建一个树形结构，以便于后续的动态规划处理。
2. 使用深度优先搜索（DFS）进行动态规划：通过DFS遍历树的每个节点，计算在每个节点上选择购买或不购买股票时的最大利润。这里涉及到两种状态，一种是优惠不可用，另一种是优惠可用。我们需要维护两个数组dp0和dp1，分别表示在优惠不可用和优惠可用的情况下，在不同预算下的最大利润。
3. 合并子树结果：在DFS的过程中，我们需要合并子树的结果，以便于计算当前节点的最大利润。这涉及到对子树的利润进行动态规划处理，并更新到当前节点的dp0和dp1数组中。
4. 返回结果：最后，我们返回根节点的dp0数组中对应预算的最大值，即为所求的最大利润。

代码实现：
题目中给出了官方的解答代码，代码中定义了一个Result类来存储每个节点的动态规划结果，以及一个Solution类来实现整个算法。在Solution类中，我们首先构建树形结构，然后通过DFS遍历树的每个节点，并计算每个节点的最大利润。最后，我们返回根节点的最大利润作为结果。

总结：
这道题目涉及到树形动态规划的知识，需要一定的编程基础和对动态规划的理解。通过这道题目，我们可以学习到如何使用DFS进行动态规划处理，以及如何合并子树的结果来计算当前节点的最大利润。同时，这道题目也提醒我们在处理动态规划问题时，需要仔细分析问题的状态转移方程，并选择合适的算法来解决问题。