网站上传到虚拟主机,茶社网站开发与设计的开题报告,门窗网站建设,wordpress社交题目
#xff08;在我以前有贪心解法#xff0c;也可以去参考参考#xff09;
贪心解法 股票问题https://blog.csdn.net/jgk666666/article/details/133978629
121. 买卖股票的最佳时机
简单
相关标签
数组 动态规划
给定一个数组 prices #xff0c;它的第 i 个元…题目
在我以前有贪心解法也可以去参考参考
贪心解法 股票问题https://blog.csdn.net/jgk666666/article/details/133978629
121. 买卖股票的最佳时机
简单
相关标签
数组 动态规划
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。提示
1 prices.length 1050 prices[i] 104
思路和解题方法 首先判断给定的股票价格数组的长度是否为0如果为0则直接返回0。然后代码使用循环从第二天开始遍历股票价格数组。对于第i天有两种状态要么持有股票要么不持有股票。如果选择持有股票那么前一天就不能持有股票因此dp[i][0]的值就是dp[i-1][0]和0-prices[i]中的较大值表示第i天持有股票时的最大利润。如果选择不持有股票那么前一天可以是持有股票或者不持有股票取其中的较大值加上当前股票价格即prices[i]dp[i-1][0]表示第i天不持有股票时的最大利润。最后返回dp[len-1][1]表示最后一天不持有股票时的最大利润即最终的最大利润。 复杂度 时间复杂度: O(n) 时间复杂度为O(n)其中n是prices数组的长度。因为我们需要遍历整个prices数组每次计算dp[i][0]和dp[i][1]都只需要常数时间操作。所以总体时间复杂度为O(n)。 空间复杂度 O(n) 空间复杂度为O(n)其中n是prices数组的长度。因为使用了一个二维数组dp大小为(len, 2)其中len是prices数组的长度。所以空间复杂度为O(n)。 c 代码
class Solution {
public:int maxProfit(vectorint prices) {int len prices.size();if(len 0) return 0;vectorvectorint dp(len,vectorint(2));dp[0][0] - prices[0]; // 初始化第一天持有股票的收益为买入股票的价格dp[0][1] 0; // 初始化第一天不持有股票的收益为0for(int i 1;ilen;i){dp[i][0]max(dp[i-1][0],0-prices[i]); // 当前持有股票的最大收益可以选择继续持有之前的股票或者买入新的股票dp[i][1]max(dp[i-1][1],prices[i]dp[i-1][0]); // 当前不持有股票的最大收益可以选择继续不持有或者卖出当前持有的股票}return dp[len-1][1]; // 返回最后一天不持有股票的收益即最大利润}
};Java代码 首先进行特判如果输入数组prices为空则直接返回0。然后创建一个二维数组dp大小为(length, 2)其中length是输入数组prices的长度。dp[i][0]表示第i天持有股票时的最大收益dp[i][1]表示第i天不持有股票时的最大收益。初始化dp[0][0]为买入第一天股票的价格即-prices[0]而dp[0][1]初始化为0表示第一天不持有股票的收益为0。使用循环遍历prices数组从第二天开始。对于每一天计算在该天持有或不持有股票的最大收益 对于持有股票的情况可以选择继续持有之前的股票或者买入新的股票取两者中较大的一个作为dp[i][0]的值。对于不持有股票的情况可以选择继续不持有或者卖出当前持有的股票取两者中较大的一个加上当前股票价格作为dp[i][1]的值。最后返回最后一天不持有股票时的收益即dp[length-1][1]表示整个交易过程的最大利润。 class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {if (prices null || prices.length 0) return 0; // 特判如果输入数组为空则直接返回0int length prices.length;// dp[i][0]代表第i天持有股票的最大收益// dp[i][1]代表第i天不持有股票的最大收益int[][] dp new int[length][2]; // 创建一个二维数组dp大小为(length, 2)int result 0; // 初始化结果为0dp[0][0] -prices[0]; // 初始化第一天持有股票的收益为买入股票的价格dp[0][1] 0; // 初始化第一天不持有股票的收益为0for (int i 1; i length; i) { // 从第二天开始循环dp[i][0] Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]); // 当前持有股票的最大收益可以选择继续持有之前的股票或者买入新的股票dp[i][1] Math.max(dp[i - 1][0] prices[i], dp[i - 1][1]); // 当前不持有股票的最大收益可以选择继续不持有或者卖出当前持有的股票}return dp[length - 1][1]; // 返回最后一天不持有股票的收益即最大利润}
}觉得有用的话可以点点赞支持一下。
如果愿意的话关注一下。会对你有更多的帮助。 每天都会不定时更新哦 人 。
