DP——Best Time to Buy and Sell Stock

本文介绍了一个算法,用于从给定的股票价格数组中找到最大的可能利润。通过维护一个动态更新的最低价格记录,并据此计算每次迭代的最大利润。

问题描述:

假设你有一个数组,第i个元素是第i天给定股票的价格。如果只允许最多完成一个交易(即购买一个交易并且卖出一个股票),则设计一个算法来找到最大利润。

解题思路:

因为是找差值最大的,借用上一道House Robber的思路,声明一个数组dpmin,用来表示,当前最低的价格。遍历这个数组,当nums[i]-dpmin[i-1]大于当前差值cha时,就更新cha值,同时dpmin[i]与dpmin[i-1]相同;如果nums[i]<dpmin[i-1],就要更新dpmin[i]=nums[i];其他情况,也保持dpmin[i]与dpmin[i-1]相同

源代码如下:

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        if(prices.empty()) return 0;
        vector<int> dpmin;
        dpmin.push_back(prices[0]);
        int cha=0;
        for(int i=1;i<prices.size();i++)
        {
            if(prices[i]-dpmin[i-1]>cha)
            {
                cha=prices[i]-dpmin[i-1];
                dpmin.push_back(dpmin[i-1]);
            }
            else if(prices[i]<dpmin[i-1])
                dpmin.push_back(prices[i]);
            else
            dpmin.push_back(dpmin[i-1]);
        }
        return cha;
    }
};
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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