【每日一题Leedcode】121. Best Time to Buy and Sell Stock

本文介绍了一种寻找股票买卖最佳时机以获得最大利润的算法。通过记录历史最低价格和使用Kadane算法两种方法,文章提供了清晰的实现思路。示例展示了如何在不同情况下计算最大利润。

Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

If you were only permitted to complete at most one transaction (i.e., buy one and sell one share of the stock), design an algorithm to find the maximum profit.

Note that you cannot sell a stock before you buy one.

Example 1:

Input: [7,1,5,3,6,4]
Output: 5
Explanation: Buy on day 2 (price = 1) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-1 = 5.
             Not 7-1 = 6, as selling price needs to be larger than buying price.

Example 2:

Input: [7,6,4,3,1]
Output: 0
Explanation: In this case, no transaction is done, i.e. max profit = 0.
思路一:记录历史最小价格
class Solution:
    def maxProfit(self, prices):
        """
        :type prices: List[int]
        :rtype: int
        """
        if len(prices) == 0:
            return 0
        
        Maxprice =  0
        minprice = prices[0]
        for i in range(1,len(prices)): 
            minprice = min(minprice,prices[i])            
            Maxprice = max(prices[i]-minprice,Maxprice)
                
        return Maxprice
                
思路二:同53题最大子串,利用kadane 算法。

        Maxprice = temp = 0
        for i in range(1,len(prices)):
            temp += prices[i] - prices[i-1]
            temp = max(0,temp)
            Maxprice = max(temp,Maxprice)

参考:https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/discuss/39038/Kadane's-Algorithm-Since-no-one-has-mentioned-about-this-so-far-:)-(In-case-if-interviewer-twists-the-input)



带开环升压转换器和逆变器的太阳能光伏系统 太阳能光伏系统驱动开环升压转换器和SPWM逆变器提供波形稳定、设计简单的交流电的模型 Simulink模型展示了一个完整的基于太阳能光伏的直流到交流电力转换系统,该系统由简单、透明、易于理解的模块构建而成。该系统从配置为提供真实直流输出电压的光伏阵列开始,然后由开环DC-DC升压转换器进行处理。升压转换器将光伏电压提高到适合为单相全桥逆变器供电的稳定直流链路电平。 逆变器使用正弦PWM(SPWM)开关来产生干净的交流输出波形,使该模型成为研究直流-交流转换基本操作的理想选择。该设计避免了闭环和MPPT的复杂性,使用户能够专注于光伏接口、升压转换和逆变器开关的核心概念。 此模型包含的主要功能: •太阳能光伏阵列在标准条件下产生~200V电压 •具有固定占空比操作的开环升压转换器 •直流链路电容器,用于平滑和稳定转换器输出 •单相全桥SPWM逆变器 •交流负载,用于观察实际输出行为 •显示光伏电压、升压输出、直流链路电压、逆变器交流波形和负载电流的组织良好的范围 •完全可编辑的结构,适合分析、实验和扩展 该模型旨在为太阳能直流-交流转换提供一个干净高效的仿真框架。布局简单明了,允许用户快速了解信号流,检查各个阶段,并根据需要修改参数。 系统架构有意保持模块化,因此可以轻松扩展,例如通过添加MPPT、动态负载行为、闭环升压控制或并网逆变器概念。该模型为进一步开发或整合到更大的可再生能源模拟中奠定了坚实的基础。
### LeetCode 121 题目解析 LeetCode 第 121 题名为 **Best Time to Buy and Sell Stock**,其目标是在给定的价格数组中找到最大利润。可以通过一次交易(买入和卖出)来最大化收益。 #### 动态规划解法分析 对于该问题,可以采用动态规划的方法解决。以下是详细的解释: 定义状态变量 `T_i` 表示到第 `i` 天为止的最大利润。为了计算这个值,我们需要维护两个关键的状态: - 当前最低价格 `min_price`:表示在当前天之前股票的最低购买价格。 - 利润更新逻辑:每天尝试更新最大利润为当天价格减去之前的最低价格。 具体实现如下所示[^4]: ```cpp class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { if (prices.empty()) return 0; int minPrice = INT_MAX; // 初始化最小价格为正无穷大 int maxProfit = 0; // 初始化最大利润为零 for (const auto& price : prices) { minPrice = std::min(minPrice, price); // 更新最低价格 maxProfit = std::max(maxProfit, price - minPrice); // 计算并更新最大利润 } return maxProfit; } }; ``` 上述代码的核心在于通过单次遍历完成所有操作,时间复杂度为 \(O(n)\),空间复杂度为 \(O(1)\)[^4]。 --- #### 关键点说明 1. 使用动态规划的思想时,虽然表面上看起来是一个贪心算法的应用场景,但实际上它也可以被看作是一种简化版的动态规划方法。这里的关键是利用了历史数据中的最优点(即最低价),从而减少了不必要的重复计算[^5]。 2. 对于更复杂的买卖次数限制情况(如最多两次交易等问题),则需要用到多维 DP 数组或者额外的状态变量来进行建模[^3]。 --- ### 总结 针对 LeetCode 第 121 题的最佳解决方案之一就是基于动态规划思想设计出的时间效率高的线性扫描算法。这种方法不仅简单易懂而且性能优越,在实际应用中有很高的价值[^4]。 ---
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