LeetCode[贪心算法] - #122 Best Time to Buy and Sell Stock II

本文介绍了一种利用贪心算法解决股票交易问题的方法,通过在股价上涨时卖出并忽略下跌的情况,实现获取最大利润的目标。代码示例展示了Java实现过程,包括对输入数组的遍历和利润计算。

原题链接:#122 Best Time to Buy and Sell Stock II

 

要求:

假定你有一个包含n个元素的整型数组,其中的第i个元素是指定股票在第i天的价格。

设计一个算法来计算在这n天里可能获得的最大利润。注:只考虑单只该股票的买入和卖出时机,一天内可以买卖多次,但不允许同一时间内存在多次交易(即:再次买入之前,必须买入该股票)

 

难度:中等

 

分析:

贪心算法:在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择。即:不从整体上最优加以考虑,只求局部最优解。

对于此题情境,获得可能的最大利润的手段为:买入后的次日,只要股价上涨就卖出。同时如果后一天股价下跌则前一天不买入。后一条如果没有时间机器任谁也无法事先知道。所以下面解法只能用于在n天中每天股价都已知的情况下求个理想值,并不能用于指导实际。

 

解决方案:

Java - 2 ms

    public int maxProfit(int[] prices) {
        int maxProfit = 0;
        for(int i=prices.length-1; i>0; i--){
            if(prices[i-1]>=prices[i]){
                continue;
            }else {
                maxProfit += prices[i]-prices[i-1];
            }
        }
        return maxProfit;
    }

简单测试程序 

 

 

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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