20210109每日一算法
作者：互联网
123.买卖股票的最佳时机|||-2020/1/9
1. 问题描述
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给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
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设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。
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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）。
2. 推荐示例
2.1 示例一
输入：prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出：6
解释：在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
2.2 示例二
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 。
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。
2.3 示例三
输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
2.4 示例四
输入：prices = [1]
输出：0
2.5 提示
1 <= prices.length <= 1050 <= prices[i] <= 105
3. 程序及注释
class Solution {
/*
买卖股票的最佳时机|||---动态规划实现
*/
public int maxProfit(int[] prices) {
int len = prices.length; // 声明变量记录数组长度
int buy1 = -prices[0], sell1 = 0; // 初始化第一次买卖记录
int buy2 = -prices[0], sell2 = 0; // 初始化第二次买卖记录
for (int i = 0; i < len; i++) {
buy1 = Math.max(buy1, -prices[i]); // 第一次买的操作，两种可能：1）什么也不做；2）买入当天的股票，即-price[i]，取较大值
sell1 = Math.max(sell1, buy1 + prices[i]); // 第一次卖操作，两种可能：1）什么也不做；2）以当天的价格卖出股票，即在买入一次的前提下卖出股票buy1+prices[i]
buy2 = Math.max(buy2, sell1 - prices[i]); // 第二次买操作，两种可能：2）保持当前利润什么都不做；2）买入当前的股票，因为都进行过一次买卖操作，所以这次买入的成本是在上一次买卖操作结束后计算，即sell1 - prices[i]
sell2 = Math.max(sell2, buy2 + prices[i]); // 第二次卖操作，原理和第一次买股票相同，参考第一次卖股票的原理
}
return sell2; // 返回最终的剩余利润
}
}
- 本题采用了动态规划的思想：在前面的操作没有进行时，后面的操作无论使用哪种操作都会保留当前的数值，当然，在前面的进行了操作之后，后面的操作对两种买卖操作的处理结果才发生变化，一旦变化，就实时保存当前记录。
4. 测试结果
5. 赠语
I will bring honor to us all.
我将为所有人赢得荣耀。
每天进步一点点，拥抱幸福是必然。
每天进步一点点，成长足迹看得见。
每天进步一点点，波折烦恼都不见。
每天进步一点点，前进不止一小点。
每天进步一点点，努力就会到终点。
每天进步一点点，理想终会被实现。
每天进步一点点，目标距离缩小点。
每天进步一点点，成功就会在眼前。
每天进步一点点，生活幸福比蜜甜。
点。**
每天进步一点点，理想终会被实现。
每天进步一点点，目标距离缩小点。
每天进步一点点，成功就会在眼前。
每天进步一点点，生活幸福比蜜甜。
每天进步一点点，一切都会圆满点。
标签：每天,int,每日,一点点,算法,进步,操作,prices,20210109 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43391584/article/details/112390017