LeetCode-121.买卖股票的最佳时机

本文介绍了一种寻找股票买卖最佳时机的算法,通过峰谷法实现O(N)的时间复杂度,显著优于传统暴力法。该算法动态记录已遍历元素中的最小值,对于每个元素,判断其减去最小值后的利润是否大于已知的最大利润,从而更新最大利润。

描述
在这里插入图片描述
分析
本题我想到的两种方法:

  1. 暴力法:时间复杂度O(N2)O(N^2)O(N2),提交后击败10%10\%10%,显然不可行
  2. 峰谷法(官方这么叫):动态记录已经遍历的元素中最小者,对当前元素,依次判断减去最小值后是否大于最大利润,若是则更新最大利润。这样的做法可以保证尝试的总出现在之后,因此时间复杂度为O(N)O(N)O(N).

代码

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        if(prices.empty()) return 0;
        int minVal = prices[0], maxSub = 0;
        for(int i = 1;i < prices.size();i++){
            int t = prices[i] - minVal;
            if(t < 0) minVal = prices[i];
            if(t > maxSub) maxSub = t;
        }
        return maxSub;
    }
};
以下是几种使用 Java 语言解决 LeetCode 121 题(买卖股票最佳时机)的方法: ### 方法一 ```java public class LeetCode { 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] - minPrice > maxProfit) { maxProfit = prices[i] - minPrice; } } return maxProfit; } } ``` 此方法中,`minPrice` 用于记录遍历过程中的最低股票价格,初始值设为 `Integer.MAX_VALUE`;`maxProfit` 用于记录最大利润,初始值为 0。通过遍历数组,不断更新 `minPrice` 和 `maxProfit`,最终返回最大利润 [^2]。 ### 方法二 ```java class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { if(prices.length <= 1) return 0; int min = prices[0], max = 0; for(int i = 1; i < prices.length; i++) { max = Math.max(max, prices[i] - min); min = Math.min(min, prices[i]); } return max; } } ``` 该方法先判断数组长度是否小于等于 1,若是则直接返回 0。然后初始化 `min` 为数组第一个元素,`max` 为 0。在遍历数组时,使用 `Math.max` 函数更新最大利润 `max`,使用 `Math.min` 函数更新最低价格 `min`,最后返回最大利润 [^3]。 ### 方法三(暴力解法) ```java class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int res = 0; int temp = 0; for (int i = 0; i < prices.length; i++) { for (int j = i; j < prices.length; j++) { if (prices[j] > prices[i]) { temp = prices[j] - prices[i]; if (temp > res) { res = temp; } } } } return res; } } ``` 此为暴力解法,使用两层循环,外层循环 `i` 假设当前元素为最低价格,内层循环 `j` 假设当前元素为最高价格,计算利润并更新最大利润 `res`,最后返回最大利润 [^4]。
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