动态规划算法—买卖股票的最佳时机(1-2)系列

买卖股票的最佳时机—1:

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票。

示例 1:

输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出,最大利润 = 6-1 = 5 。
     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。

示例 2:

输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

解法:

该题解法和最大连续子数组和的解法思路是一样的。

  1. 根据股票的利益意义,想要更多利益则值低时买进,值高时卖出。根据提供的股票价格不方便得出股票价格变化,对原数据进行计算:list[i] - list[i-1] = 股票的变化。变化为正时股票增长(存在利益),变化为负时股票为下跌(无利益)。

  2. 得到股票的变化值列表,即求最大子数组和,最后得到正解。

代码:时间O(n),空间O(1)

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        // 1.算出利益比变化列表
        int[] newPrices = new int[prices.length];
        for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
            newPrices[i] = prices[i + 1] - prices[i];
        }
        
        // 2.初始化
        int imax = 0;
        int temp = 0;
        // 3.最大子数组和计算方式
        for (int price : newPrices) {
            if (price + temp > 0) {
                temp += price;
            } else {
                temp = 0;
            }
            // 4.获取当前最大子数组
            imax = Math.max(temp, imax);
        }
        
        return imax;
    }
}

买卖股票的最佳时机—2:

题目:

用一个数组表示股票每天的价格,数组的第i个数表示股票在第i天的价格。
交易次数不限,但一次只能交易一支股票,也就是说手上最多只能持有一支股票,求最大收益。
你可以完成尽可能多的交易(多次买卖股票)。
然而,你不能同时参与多个交易(你必须在再次购买前出售股票)。

解法:

贪心算法,买卖次数不限,问题就简单了,只要挣钱就卖出。

代码:时间O(n),空间O(1)

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int imax = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            int d = prices[i] - prices[i - 1];
            //值为正即存在利益
            if (d > 0) {
                imax += d;
            }
        }
        
        return imax;
    }
 
}
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