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Leetcode 121.买卖股票的最佳时机

作者:互联网

写在前面:
动态规划那常见的几个步骤

  • 确定状态
  • 找到转移公式
  • 确定初始条件以及边界条件
  • 计算结果

文章目录

题目

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。

解题思路

方法一:暴力破解

枚举所有发生一次交易的利润

代码:

public class Solution {

    public int maxProfit(int[] prices) {
        int len = prices.length;
        if (len < 2) {
            return 0;
        }
        int lr = 0;

        // 枚举所有发生一次交易的股价差
        for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
            for (int j = i + 1; j < len; j++) {
                lr = Math.max(lr, prices[j] - prices[i]);
            }
        }
        return lr;
    }
}


这种方法会超出时间限制,毕竟有俩个for循环嘛,数据量一大,自然就难跑出来的了嘛。

方法二:动态规划

分析题意以后会发现,当天的持股状态是个很重要的因素,有俩种状态,持股或者不持股,然后我们还要统计在此状态下的利润

我们来定义一个二维数组dp[length][2],其中dp[i][0]表示第i+1天(i是从0开始的)结束的时候没持有股票的最大利润,dp[i][1]表示第i+1天结束的时候持有股票的最大利润。

dp[i][0]:规定了今天不持股,有以下两种情况:

dp[i][1]:规定了今天持股,有以下两种情况:

代码:

public int maxProfit(int[] prices) {
        if (prices.length < 2) {
            return 0;
        }
        int len = prices.length;
        int[][] dp = new int[len][2];
        dp[0][0] = 0;//不持股的情况
        dp[0][1] = -prices[0];//最开始,我们持股的情况
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], -prices[i]);
        }
        return dp[len - 1][0];
    }

标签:持股,int,len,121,最佳时机,prices,Leetcode,dp,利润
来源: https://blog.csdn.net/qq_50977450/article/details/123214401