苏网站建设,双控机制建设网站,学习网站建设课程,怎么建立一个小说网站|121. 买卖股票的最佳时机
文章
给定一个数组 prices #xff0c;它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票#xff0c;并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你…|121. 买卖股票的最佳时机
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给定一个数组 prices 它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润返回 0 。
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同时你不能在买入前卖出股票。
示例 2
输入prices [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
贪心算法可以好好琢磨一下
class Solution {
public:int maxProfit(vectorint prices) {int low INT_MAX;int result 0;for (int i 0; i prices.size(); i) {low min(low, prices[i]); // 取最左最小价格result max(result, prices[i] - low); // 直接取最大区间利润}return result;}
};动态规划 1 确定dp数组dp table以及下标的含义 在第i天几种可能状态买入、卖出、之前已卖出或一直没有之前买入 dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金买入、之前买入、 dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金 卖出、之前已卖出或一直没有 2 确定递推公式 dp[i][0] max(dp[i - 1][0], -prices[i]) dp[i][1] max(dp[i - 1][1], prices[i] dp[i - 1][0]) 3 dp数组如何初始化 dp[0][0] - prices[0] dp[0][1] 0 4 确定遍历顺序 前向后 先更新1后更新0
class Solution {
public:int maxProfit(vectorint prices) {vectorint dp(2);dp[0] -prices[0];dp[1] 0;for (int i 1; i prices.size(); i) {dp[1] max(dp[1], dp[0] prices[i]);dp[0] max(dp[0], -prices[i]);}return dp[1];}
};122.买卖股票的最佳时机II
文章 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。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易多次买卖一支股票。
注意你不能同时参与多笔交易你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 1:
输入: [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 。
示例 2:
输入: [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 。注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
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。
提示
1 prices.length 3 * 10 ^ 4 0 prices[i] 10 ^ 4
已有贪心法
动态规划 1 确定dp数组dp table以及下标的含义 在第i天几种可能状态买入、卖出、之前卖出或没有之前买入 dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金买入、之前买入、 dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金 卖出、之前卖出或没有 2 确定递推公式 dp[i][0] max(dp[i - 1][0],dp[i-1][1] -prices[i]) dp[i][1] max(dp[i - 1][1], prices[i] dp[i - 1][0]) 3 dp数组如何初始化 dp[0][0] - prices[0] dp[0][1] 0 4 确定遍历顺序 前向后 最好保留
class Solution {
public:int maxProfit(vectorint prices) {int len prices.size();vectorvectorint dp(len, vectorint(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]); // 注意这里是和121. 买卖股票的最佳时机唯一不同的地方。dp[i][1] max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] prices[i]);}return dp[len - 1][1];}
};动态数组也可以两个一个用来记录一个用来更新
