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;
	}
};



(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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