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  • 0121买卖股票最佳时机 Marathon

    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

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock

    参考:

    python

    # 0121.买卖股票最佳时机
    
    # 贪心
    class Solution:
        def maxProfit(self, prices:[int]) -> int:
            low = float("INF")
            res = 0
            for i in range(len(prices)):
                low = min(low, prices[i])
                res = max(res, prices[i]-low)
            return res
    
    # 动态规划
    class Solution:
        def maxProfit(self, prices: [int]) -> int:
            """
            动态规划-股票问题
            dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金
            dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
    
            第i天持有股票即dp[i][0], 那么可以由两个状态推出来:
            - 第i-1天就持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][0]
            - 第i天买入股票,所得现金就是买入今天的股票后所得现金即:-prices[i]
            dp[i][0]应该选所得现金最大的,所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i])
    
            第i天不持有股票即dp[i][1], 也可以由两个状态推出来
            - 第i-1天就不持有股票,那么就保持现状,所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即:dp[i - 1][1]
            - 第i天卖出股票,所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
            同样dp[i][1]取最大的,dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0])
    
            dp[0][0] -= prices[0]
            dp[0][1] = 0
    
            :param prices:
            :return:
            """
            n = len(prices)
            if n == 0: return 0
            dp = [[0] * 2 for _ in range(n)]
            dp[0][0] = -prices[0]
            dp[0][1] = 0
            for i in range(1, n):
                dp[i][0] = max(dp[i-1][0], -prices[i])
                dp[i][1] = max(dp[i-1][1], prices[i]+dp[i-1][0])
            return dp[-1][1]
    

    golang

    package greedy
    
    import (
    	"fmt"
    	"math"
    )
    
    
    // 贪心算法
    func maxProfit(prices []int) int {
    	low := math.MaxInt64
    	res := 0
    	for _,v := range prices {
    		low = min(low, v)
    		res = max(res, v-low)
    	}
    	return res
    }
    
    func min(a,b int) int {
    	if a > b {
    		return b
    	}
    	return a
    }
    
    func max(a,b int) int {
    	if a > b {
    		return a
    	}
    	return b
    }
    
    ---
    package dynamicPrograming
    
    // 动态规划
    func maxProfit(prices []int) int {
    	length := len(prices)
    	if length == 0 {return 0}
    	dp := make([][]int, length)
    	for i:=0;i<length;i++ {
    		dp[i] = make([]int, 2)
    	}
    	dp[0][0] = -prices[0]
    	dp[0][1] = 0
    	for i:=0;i<length;i++ {
    		dp[i][0] = max(dp[i-1][0], -prices[i]) // 持有股票的现金
    		dp[i][1] = max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]+prices[i]) // 不持有股票的现金
    	}
    	return dp[length-1][1]
    }
    
    func max(a,b int) int {
    	if a > b {return a}
    	return b
    }
    
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/davis12/p/15600851.html
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