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一起学算法-122. 买卖股票的最佳时机 II

一起学算法-122. 买卖股票的最佳时机 II

作者: Justin小贾同学 | 来源:发表于2021-05-07 00:09 被阅读0次

    一、题目122. 买卖股票的最佳时机 II

    LeetCode地址:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
    难度:简单
    给定一个数组 prices ,其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
    设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。
    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)。

    示例 1:

    输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
    输出: 7
    解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
    随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。

    示例 2:

    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。

    示例 3:

    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 <= 3 * 104
    0 <= prices[i] <= 104

    二、解题思路

    一开始想到的思路是这样的低买高卖就有利可图,如果价格持续走高就一直持有,直到降低前或者到最后一天。

    /**
     * @param {number[]} prices
     * @return {number}
     */
    var maxProfit = function(prices) {
        var len = prices.length
        var total = 0;//利润
        var num = -1;//不持有股票
        for(var i = 0;i < len - 1;i++){
            //如果明天有利可图手里没股票就买股票,否则持有股票就卖出
            if(prices[i] < prices[i+1]){
                if(num == -1){
                    num = prices[i];
                }
            }else{
                if(num >= 0){
                    total = total + prices[i] - num;
                    num = -1;
                }
            }
            //如果是最后一天,手里还有股票就全卖了
            if( i + 2 == len && num >= 0){
                total = total + prices[i+1] - num;
                num = -1;
            }
        }
        return total;
    };
    

    来自网友类似的解法,地址

    守财奴

    ps:这种解法符合实际股票买卖过程,但是过于繁琐,没有体现贪心思想。实际上,只要今天比昨天高就卖,赚差价。
    连续涨的,也是一天一卖。卖了当天的再买今天的,明天卖有利润就可累积出最大利润。

    三、实现过程

    c++

    class Solution {
    public:
        int maxProfit(vector<int>& prices) {
            int day = prices.size(),sum = 0;
            for(int i = 1;i < day;i++){
                if(prices[i]>prices[i-1]){
                    sum += prices[i] - prices[i-1];
                }
            }
            return sum;
        }
    };
    

    PHP

    class Solution {
    
        /**
         * @param Integer[] $prices
         * @return Integer
         */
        function maxProfit($prices) {
            $len = count($prices);
            $sum = 0;
            for($i = 1;$i < $len;$i++){
                if($prices[$i]>$prices[$i-1]){
                    $sum = $sum + $prices[$i]-$prices[$i-1];
                }
            }
            return $sum;
        }
    }
    

    JavaScript

    /**
     * @param {number[]} prices
     * @return {number}
     */
    var maxProfit = function(prices) {
        var len = prices.length
        var total = 0;
        for(var i = 1;i < len;i++){
            if(prices[i] > prices[i-1]){
                total = total + prices[i] - prices[i-1];
            }
        }
        return total;
    };
    

    四、小结

    贪心算法无论实际过程如何,只要局部最优就能使得全局最优。

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