买卖股票的最佳时机-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MrLuo8/article/details/113358962

本文讲解了如何使用动态规划算法解决股票买卖问题，通过寻找最低价格点与最高利润区间的差值，提供了一种高效的方法来计算在给定股票价格数组中所能获取的最大利润。示例和代码实现有助于理解这种经典问题的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

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；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2：

输入：prices = [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。

提示：

1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 104

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock

暴力解法（会导致超时）
使用两重循环直接计算某个点买入后的最大利润

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int maxprofit = 0;
        for(int i = 0; i < prices.length - 1; i++)
            for(int j = i + 1; j < prices.length; j++){
                int profit = prices[j] - prices[i];
                if(profit > maxprofit)
                    maxprofit = profit;
            }
    return maxprofit;
    }
}

动态规划算法
在平面上绘画出所有点并连接起来，用minprice表示最低点，maxprofit表示最高点与最低点的差

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int minprice = Integer.MAX_VALUE;
        int maxprofit = 0;
        for(int i = 0; i < prices.length; i++){
            if(prices[i] < minprice)
                minprice = prices[i];
            else if(prices[i] - minprices > maxprofit)
                maxprofit = prices[i] - minprice;
        }
        return maxprofit;
    }
}