leetcode [Best Time to Buy and Sell Stock]//待整理多种解法

本文介绍了一种寻找股票买卖最大利润的算法实现。通过两种不同的方法对比:一是暴力求解法,时间复杂度较高;二是动态规划思想的优化方案,仅使用一次循环,提高了效率。
class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
    	//暴力求解,从后往前找每一个数对应前面的数的差,O(N*N),遇到很长的数据会超时
        int res = 0;
        for(int i = prices.length - 1; i >= 0; i--){
        	for(int j = i - 1; j >= 0; j--){
        		if(prices[i] - prices[j] > res){
        			res = prices[i] - prices[j];
        		}
        	}
        }
        return res;
    }
}

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
    	//因为要寻找最大利益,这就说明了有一个比较更新res的过程,DP
    	//上一种解法是暴力比较,会超时,下面这种解法只用一个循环,比较过程中更新big是一个关键
    	//寻找最大利益需要出售价尽可能高,进价尽可能高,而进价是在往前找,所以更新出售价big的值
        if(prices.length == 0) return 0;
        int res = 0;
        int big = prices[prices.length - 1];
        for(int i = prices.length - 2; i >= 0; i--){
        	if(big - prices[i] > res){//从后往前比较过程中更新最大利益的值
        		res = big - prices[i];
        	}
        	if(prices[i] > big){//从后往前比较过程中也更新出售价big的值
        		big = prices[i];
        	}
        }
        return res;
    }
}

【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)》的技术文档,核心内容是基于IEEE 14节点电力系统模型,利用Matlab实现碳排放流的精确计算方法。该方法通过建立电力系统中各节点的功率流动与碳排放之间的映射关系,实现对电能传输过程中碳足迹的追踪与量化分析,属于电力系统低碳调度与碳流管理领域的关键技术。文中强调“顶级EI完美复现”,表明其算法和仿真结果具有较高的学术严谨性和可重复性,适用于科研验证与教学演示。; 适合人群:电力系统、能源与动力工程、电气工程及其自动化等相关专业的研究生、科研人员以及从事电力系统低碳化、碳排放核算工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统碳排放流理论的学习与仿真验证;②支撑含新能源接入的电力系统低碳调度、碳交易、绿色电力溯源等课题的研究;③为撰写高水平学术论文(如EI/SCI期刊)提供可靠的代码基础和技术参考。; 阅读建议:读者应具备电力系统分析、Matlab编程的基础知识,建议结合电力系统潮流计算、节点导纳矩阵等前置知识进行学习,并通过调整系统参数和运行方式,深入理解碳排放流的分布规律与影响因素。
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