Leetcode 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。该算法通过一次遍历价格数组,跟踪记录最低买入价及当前卖出所能获取的最大利润,最终返回最大利润值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Best Time to Buy and Sell Stock

Say you have an array for which theithelement is the price of a given stock on dayi.

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

考点:
和选最小值和最大值不同的是:需要先买后卖!

class Solution {
public:
	int maxProfit(vector<int> &prices)
	{
		int buy = INT_MAX, profit = 0;

		for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
		{
			if (prices[i] < buy) buy = prices[i];
			else profit = max(profit, prices[i]-buy);
		}
		return profit;
	}
};

//2014-2-17 update
	int maxProfit(vector<int> &prices)
	{
		int max_profit = 0;
		int lowest_point = INT_MAX;
		for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
		{
			if (prices[i] < lowest_point) lowest_point = prices[i];
			else max_profit = max(max_profit, prices[i]- lowest_point);
		}
		return max_profit;
	}








内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
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