修改 动态规划.md

Miller-Xie · Miller-Xie · commit a7fc5b1b1bb3 · 2019-02-25T17:39:58.000+08:00
diff --git a/LeetCode/动态规划.md b/LeetCode/动态规划.md
@@ -1561,14 +1561,14 @@ public:
 ### 解答
 #### 方法1：动态规划
 
-开辟两个二维数组`global`和`local`，定义`global[i][j]`表示到**第j天最多交易i次**获得的最大收益，为全局最优。`local[i][j]`表示到**第j天最多交易i次并且第i次交易就在第j天结束**能获得的最大收益，为局部最优。那么动态转移方程为：
+开辟两个二维数组`global`和`local`，定义`global[i][j]`表示 **到第j天最多交易i次** 获得的最大收益，为全局最优。`local[i][j]`表示 **到第j天最多交易i次并且最后一次交易就在第j天卖出** 能获得的最大收益，为局部最优。那么动态转移方程为：
 
 ```
 local[i][j] = max(global[i-1][j-1] + max(diff,0), local[i][j-1] + diff) (diff表示第i天和前一天股票价格的差值)
 global[i][j] = max(local[i][j] , global[i][j-1])
 ```
 
-这种方法可以求出交易k次能获得最大收益`global[k][len-1]`，取`k=2`就能求出交易两次所获得的最大收益`global[2][len-1]`。  
+递推式的详细讲解 [参考博客](https://blog.csdn.net/linhuanmars/article/details/23236995)，这种方法可以求出交易k次能获得最大收益`global[k][len-1]`，取`k = 2`就能求出交易两次所获得的最大收益`global[2][len-1]`。  
 
 * 时间复杂度O(*n*)
 * 空间复杂度O(*n<sup>2</sup>*)
