问题描述
给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票。
示例
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。
示例 2:
输入: [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。
实现
1 暴力破解
将所有的利润可能算出,选择最大的利润返回
时间复杂度O(n^2)
def max_profit(nums):
"""
暴力枚举
没考虑输入数组为空 但是测试用例没有提出相关策略
最大测试用例运行十七秒
"""
nums_len = len(nums)
print(nums_len)
max_profit = 0
for i in range(nums_len-1):
for j in range(i+1, nums_len):
if nums[j] > nums[i]:
current_profit = nums[j] - nums[i]
if max_profit < current_profit:
max_profit = current_profit
return max_profit
2 遍历一次
最大利润一定在当前情况下的最小值(current_min_profit)与最大值(current_min_profit)的差值中,因此遍历数组,找出当前最小值(current_min_profit)与最大值(current_max_profit),计算差值并与当前最大利润作比较,当前最小值(current_min_profit)大于当前值时,当前最大值与当前最大值同时更新成当前元素,开始向后遍历并进行上述操作
时间复杂度:O(n)
def max_profit_o_n(nums):
"""
当数据量为万级以上时,暴力破解方法使用时间过长
当前最大值减去当前最小值即为当前情况下最大利润
只遍历一遍即可
时间复杂度O(n)
"""
nums_len = len(nums)
max_profit = 0
if nums_len == 0:
return max_profit
else:
current_max_value = nums[0]
current_min_value = nums[0]
for i in range(1, nums_len):
if current_min_value > nums[i]:
current_max_value = nums[i]
current_min_value = nums[i]
else:
if current_max_value < nums[i]:
current_max_value = nums[i]
current_profit = current_max_value - current_min_value
if current_profit > max_profit:
max_profit = current_profit
return max_profit