力扣1911、最大子序列交替和
作者:互联网
1、动态规划(128ms,89%;89MB,47%)
时间复杂度:O(n):n为数组元素个数
空间复杂度:O(1)
1 class Solution { 2 public: 3 long theMax(long a,long b,long c){ 4 return a>b? (a>c? a:c):(b>c? b:c); 5 } 6 //#define INT_MAX 2147483647 7 //#define INT_MIN (-INT_MAX - 1) 8 long long maxAlternatingSum(vector<int>& nums) { 9 //dp0保存以偶次项结尾的目标值的总和 10 //dp1保存以奇次项结尾的目标值的总和 11 //temp是中间载体 12 long dp0=nums[0]; 13 long dp1=INT_MIN; 14 long temp=0; 15 for(int i=1;i<nums.size();i++){ 16 temp=dp0; 17 dp0=theMax(dp0,nums[i],nums[i]+dp1); 18 dp1=max(dp1,temp-nums[i]); 19 } 20 return dp0; 21 } 22 };
2、模拟股票交易(136ms,69%;88.9MB,84%)
时间复杂度:O(n):n为数组元素个数
空间复杂度:O(1)
1 long long maxAlternatingSum(vector<int>& nums) { 2 //将ans类比成赚的钱,pre类比成股票原价,nums[]类比成股票现价 3 long ans = 0; 4 int pre = 0; 5 for (int i = 0; i<nums.size(); i++) { 6 if (nums[i] > pre) {//现价比原价高,就卖出一股,并更新原价 7 ans += nums[i] - pre; 8 pre = nums[i]; 9 } else pre = nums[i];//如果遇到价格更低的,则更新原价 10 } 11 return ans; 12 }
3、循环(124ms,95%;88.9MB,66%)
时间复杂度:O(n):n为数组元素个数
空间复杂度:O(1)
1 long long maxAlternatingSum(vector<int>& nums) { 2 int n = nums.size(); 3 long long ans = nums[0]; 4 for(int i=1;i<n;++i){ 5 if(nums[i-1] < nums[i]){ 6 ans -= nums[i-1]; 7 ans += nums[i]; 8 } 9 } 10 return ans; 11 }
4、栈(152ms,33.7%;88.9MB,59%)
时间复杂度:O(n):n为数组元素个数
空间复杂度:O(n):我不确定
1 long long maxAlternatingSum(vector<int>& nums) { 2 long long ans = 0; 3 stack<int> st; 4 for(int i = 0; i < nums.size(); i++){ 5 //空的或者递减,入栈 6 if(st.empty() || nums[i] < st.top()){ 7 st.push(nums[i]); 8 continue; 9 } 10 //当前数字比栈顶的大,清空栈并计算差值和 11 if(nums[i] > st.top()){ 12 int pre = st.top(); 13 st.pop(); 14 while(!st.empty()){ 15 ans += st.top() - pre; 16 pre = st.top(); 17 st.pop(); 18 } 19 //把当前元素塞进去 20 st.push(nums[i]); 21 } 22 } 23 //栈没空,说明最后有一个递减序列 24 //此时不需要计算差值,只要把栈底最大的元素取出来即可 25 int tmp = 0; 26 while(!st.empty()){ 27 tmp = st.top(); 28 st.pop(); 29 } 30 ans += tmp; 31 return ans; 32 }
标签:pre,nums,复杂度,long,st,力扣,序列,ans,1911 来源: https://www.cnblogs.com/Wow-A/p/15700445.html