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
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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 <= 105
0 <= prices[i] <= 104
思路和解题方法
复杂度
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度
O(n)
c++ 代码
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int len = prices.size();
if(len == 0) return 0;
vector<vector<int>> dp(len,vector<int>(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0
for(int i = 1;i<len;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
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0
int 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0
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0
for (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
}
}
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