用Java编写股票经纪人问题

股票经纪人问题是一种经典的贪心算法问题，它可以用Java来实现。下面是一个基本的Java代码实现：

import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int k = scanner.nextInt();
        int[] prices = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            prices[i] = scanner.nextInt();
        }
        System.out.println(maxProfit(prices, k));
    }

    private static int maxProfit(int[] prices, int k) {
        if (prices == null || prices.length <= 1 || k <= 0) {
            return 0;
        }
        if (k >= prices.length / 2) {
            int maxProfit = 0;
            for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
                if (prices[i] > prices[i - 1]) {
                    maxProfit += prices[i] - prices[i - 1];
                }
            }
            return maxProfit;
        }
        int[][] dp = new int[k + 1][prices.length];
        for (int i = 1; i <= k; i++) {
            int maxDiff = -prices[0];
            for (int j = 1; j < prices.length; j++) {
                dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], prices[j] + maxDiff);
                maxDiff = Math.max(maxDiff, dp[i - 1][j - 1] - prices[j]);
            }
        }
        return dp[k][prices.length - 1];
    }
}

其中，maxProfit方法实现了股票经纪人问题的解法。该方法使用动态规划算法，时间复杂度为O(kn)，其中n是价格数组的长度，k是允许的最大交易次数。具体来说，该方法使用一个二维数组dp来保存状态，其中dp[i][j]表示在前j个价格中进行i次交易的最大利润。在每次更新dp[i][j]时，需要枚举第j个价格卖出的时机，即在前j-1个价格中买入，然后在第j个价格卖出。同时，还需要维护一个变量maxDiff，用于计算在前j-1个价格中进行i-1次交易的最大利润减去第j个价格的差值，以此来更新dp[i][j]。最终，dp[k][n-1]即为问题的解。

在main方法中，首先读入价格数组和允许的最大交易次数，然后调用maxProfit方法求解并输出结果。需要注意的是，如果允许的最大交易次数大于等于价格数组长度的一半，那么问题可以转化为多次买卖，最大利润即为所有相邻价格差的和。否则，使用动态规划算法求解。