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  • <LeetCode OJ> 121. /122. Best Time to Buy and Sell Stock(I / II)

    Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

    If you were only permitted to complete at most one transaction (ie, buy one and sell one share of the stock), design an algorithm to find the maximum profit.



    分析:

    思路首先:动态规划
    遍历数组时记录当前价格曾经的最小价格curMin,记录昨天可以获得的最大利润maxProfit
    对于今天,为了能获得此刻的最大利润,显然仅仅能卖,或者不做不论什么操作
    假设不做不论什么操作。显然还是昨天maxProfit
    假设卖掉今天天的股票。显然prices[i]-curMin

    class Solution {
    public:
        int maxProfit(vector<int>& prices) {
            if(prices.size()<=1)
                return 0;
            int curMin=prices[0];
            int maxProfit=0;
            for(int i=1;i<prices.size();i++)
            {
                maxProfit=max(maxProfit,prices[i]-curMin);
                curMin=min(curMin,prices[i]);//获得历史最小价格的股票
            }
            return maxProfit;
        }
    };




    Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

    Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like 

    (ie, buy one and sell one share of the stock multiple times). However, you may not engage in multiple transactions at the same time

     (ie, you must sell the stock before you buy again).

    同一时间不能做多次交易(买一次再卖一次,或者卖一次再买一次算一次交易)。意思就是说在你买股票之前你必须卖掉股票

    (即你手头最多同意保留一仅仅股票。同一时候隐含了每次仅仅能交易一次的意思)


    分析:

    题目理解错误,刚開始没有不论什么思路....这题通过率40%。我的内心是崩溃的!

    !!


    题目:用一个数组表示股票每天的价格,数组的第i个数表示股票在第i天的价格。设计一个算法找出最大利润
    但一次仅仅能交易一支股票,也就是说手上最多仅仅能持有一支股票,求最大收益。
    分析:贪心法。从前向后遍历数组,仅仅要当天的价格高于前一天的价格(即为了最大利润,仅仅要有利润存在就利用交易次数的无限制贪心的获取)。就累加到收益中。
    代码:时间O(n),空间O(1)。

    class Solution {  
    public:  
        int maxProfit(vector<int>& prices) {  
            if(prices.size() < 2)   
                return 0;    
            int profit = 0;    
            for(auto ite = prices.begin()+1; ite != prices.end(); ite++)   
                profit += max(*ite - *(ite-1),0);    
            return profit;    
        }  
    }; 



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    原文地址:http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/50524380

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