算法-买卖股票的最佳时机II
01、题目分析
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。如果你不能获取任何利润,返回 0 。【leetcode】
示例1
输入: [8,9,2,5,4,7,1]
输出: 5
解释:在第3天(股票价格 = 2)的时候买入,在第6天(股票价格 = 7)的时候卖出,最大利润 = 7-2 = 5 ,不能选择在第2天买入,第3天卖出,这样就亏损7了;同时,你也不能在买入前卖出股票。
02、题解分析
方法1
分别计算不同时间买入和卖出的利润,然后不断更新,结束时就能找到利润的最大值

方法2
采用动态规划的方法【参考《团灭 LeetCode 股票买卖问题》】
对于动态规划方法,我们具体到每一天,看看总共有几种可能的「状态」,再找出每个「状态」对应的「选择」。我们要穷举所有「状态」,穷举的目的是根据对应的「选择」更新状态。
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i]);
解释:今天我没有股票,有两种可能:
要么是我昨天就没有,然后今天选择无操作,所以我今天还是没有持有 【dp[i-1][0]】
要么是我昨天持有股票,但是今天我卖出了,所以我今天没有持有股票了 【dp[i-1][1] + prices[i]】
dp[i][1] = max(dp[i-1][1], -prices[i]);
解释:今天我持有股票,有两种可能:
要么我昨天就持有着股票,然后今天选择无操作,所以我今天还持有着股票 【dp[i-1][1]】
要么我昨天本没有持有,今天买入股票 【-prices[i]】
由递推公式 dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]); 和 dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);可以看出其基础都是要从dp[0][0]和dp[0][1]推导出来。
那么dp[0][0]表示第0天没有股票,不持有股票那么现金就是0,所以dp[0][0] = 0;
dp[0][1]表示第0天不持有股票,此时的持有股票就一定是买入股票了,因为不可能有前一天推出来,所以dp[0][0] -= prices[0];
方法3
因为股票就买卖一次,那么贪心的想法很自然就是取最左最小值,然后依次用右边的值减去最小值,然后更新结果【参考代码随想录】

03、题解
方法1
// 方法1
int maxProfit(int prices[],int len)
{
if (len < 2) {
return 0 ;
}
int ans=0;
for(int i=0; i<len; i++) {
for(int j=i+1; j<len; j++) {
ans = max(ans, prices[j] - prices[i]);
}
}
return max(0, ans);
}
方法2
// 方法2
int maxProfit5(int prices[],int len)
{
if (len < 2) {
return 0 ;
}
int dp[len][2]= {0};
dp[0][0]=0;
dp[0][1]=-prices[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], -prices[i]);
}
return dp[len - 1][0];
}
方法3
//方法3
int maxProfit5(int prices[],int len)
{
if (len < 2) {
return 0 ;
}
int low = 10000;
int result = 0;
for (int i = 0; i < len; i++) {
low = min(low, prices[i]); // 更新左边最小价格
result = max(result, prices[i] - low); // 更新最大区间利润
}
return result;
}
04、测试结果
int len = 7;
int prices[len]= {8,9,2,5,4,7,1};

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