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最新推荐文章于 2024-10-01 18:52:56 发布

Asynchronicity

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文章标签：动态规划

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Asynchronicity/article/details/71036487

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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;
}
};