Best Time to Buy and Sell Stock II

本文介绍了一种算法,用于计算给定股票价格序列时能够获得的最大利润。该算法允许进行多次买卖交易,但规定每次买入前必须先卖出。通过寻找所有递增序列并计算其差值之和来确定最大收益。

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

Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like (ie, buy one and sell one share of the stock multiple times). However, you may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).


pro:给一个数组,第i个数字是第i天的股票价格,现在能完成任意多次的交易(一次交易指买进和卖出一股),但是一天之内不能涉及多次交易,也就是必须在买进之前卖出,求最大获利

sol:也就是求这个数组中某些相离的start,end,和是最大获利。

find all the increasing sequence,result is the sum of (end-start) of all sequences.
because in the middle of sequence,there is no point to cut it.the biggest profit is end-start

code:

class Solution
{
public:
	int maxProfit(vector<int> &prices)
	{
		int i,j,len;
		if(prices.size()<=1)  return 0;
		int res=0;
		int minn,maxx;
		minn=maxx=prices[0];
		for(i=1;i<prices.size();)
		{
			//cout<<"***"<<i<<' '<<prices[i]<<endl;
			while(i<prices.size()&&prices[i]>prices[i-1])
			{
				maxx=prices[i];
				i++;
			}
			res+=maxx-minn;
			if(i<prices.size())
			{
				minn=maxx=prices[i];
				i++;
				while(i<prices.size()&&prices[i]<prices[i-1])
				{
					minn=maxx=prices[i];
					i++;
				}
			}
		}
		return res;
	}
};



【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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