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网站推广是网站建设完成之后的长期工作,app拉新,手机网页图片,商业网站和企业网站的区别122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣(LeetCode) 给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。 在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买&…

122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣(LeetCode)

给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

示例 1:

输入:prices = [7,1,5,3,6,4]
输出:7
解释:在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3 。总利润为 4 + 3 = 7 。

示例 2:

输入:prices = [1,2,3,4,5]
输出:4
解释:在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。总利润为 4 。

示例 3:

输入:prices = [7,6,4,3,1]
输出:0
解释:在这种情况下, 交易无法获得正利润,所以不参与交易可以获得最大利润,最大利润为 0 。

>>思路和分析

  • ① 只有一只股票
  • ② 当前只有买股票卖股票的操作
  • ③ 想获得利润至少要两天为一个交易单元

一、贪心算法

先举个例子,例如在 第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在 第 3 天(股票价格 = 10)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 10 - 1 = 9 。利润为:prices[3] - prices[1]

相当于 (prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) 

此时就是把利润分解为每天为单位的维度,而不是第 1 天 到 第 3 天整体去考虑!

  • 局部最优收集每天的正利润
  • 全局最优求得最大利润

局部最优可以推出全局最优,找不出反例,试一试贪心!

注意:第一天是没有利润的至少要第二天才会有利润所以利润的序列要比股票序列少一天!

上图中,可以看出只收集每天利润即可,收集正利润的区间,就是股票买卖的区间,所以只需要关注最终利润,不需要记录区间。而只收集正利润就是贪心所贪的地方!

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int result = 0;for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {result += max(prices[i] - prices[i - 1], 0);}return result;}
};
  • 时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(1)

、动态规划

class Solution {
public:// 动态规划 + 状态转移 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(n)int maxProfit(vector<int>& prices) {int len = prices.size();vector<vector<int>> dp(len,vector<int>(2,0));dp[0][0] -= prices[0];dp[0][1] = 0;for(int i = 1;i < len; i++) {dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1] - prices[i]);dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0] + prices[i]);}return dp[len-1][1];}// 动态规划 + 状态转移 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1)int maxProfit(vector<int>& prices) {int len = prices.size();vector<vector<int>> dp(2,vector<int>(2));dp[0][0] -= prices[0];dp[0][1] = 0;for(int i = 1;i < len; i++) {dp[i % 2][0] = max(dp[(i-1) % 2][0],dp[(i-1) % 2][1] - prices[i]);dp[i % 2][1] = max(dp[(i-1) % 2][1],dp[(i-1) % 2][0] + prices[i]);}return dp[(len-1) % 2][1];}
};

我的往期文章详解了这道题的动态规划: leetCode 122.买卖股票的最佳时机 II 动态规划 + 状态转移 + 状态压缩_呵呵哒( ̄▽ ̄)"的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/weixin_41987016/article/details/133432053?spm=1001.2014.3001.5501

参考和推荐文章、视频:

贪心算法也能解决股票问题!LeetCode:122.买卖股票最佳时机II_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录 (programmercarl.com)

来自代码随想录的课堂截图:

http://www.hkea.cn/news/118312/

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