Leetcode Best Time to Buy and Sell Stock III

本文详细介绍了如何使用两段分段思想和前后遍历的方法,在股票市场中实现最大利润,最多完成两次买卖操作。通过优化算法,有效解决了买卖时机的选择问题,确保了在限制条件下获取最高收益。

Best Time to Buy and Sell Stock III


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

Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete at mosttwotransactions.

Note:
You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).

要掌握这种思想:

1 两段分段思想
2 前往后,后往前都可以处理数列的思想

时间复杂度是O(n),不掌握这种思想是很难做出来的。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int> &prices) 
	{
		vector<int> profit(prices.size()+1);

		int buy = INT_MAX;
		for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
		{
			if (prices[i] < buy) buy = prices[i];
			else profit[i+1] = max(profit[i], prices[i]-buy);
		}

		int sale = INT_MIN , max_profit = 0, res = 0;
		for (int i = prices.size() - 1; i >= 0 ; i--)
		{
			if (prices[i] > sale) sale = prices[i];
			else max_profit = max(max_profit, sale - prices[i]);
			profit[i+1] = profit[i+1]+ max_profit;
			res = max(profit[i+1], res);
		}
		return res;
	}
};


更新:

原始程序:

//2014-2-17 update
	int maxProfit(vector<int> &prices) 
	{
		if (prices.size() < 2) return 0;

		int *ta1 = new int[prices.size()+1];
		ta1[0] = 0;
		int lowest_point = INT_MAX;

		for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
		{
			if (prices[i] < lowest_point) lowest_point = prices[i];
			ta1[i+1] = max(prices[i]-lowest_point, ta1[i]);
		}

		int *ta2 = new int[prices.size()+1];
		ta2[prices.size()] = 0;
		int h_point = INT_MIN;

		for (int i = prices.size() - 1; i >= 0 ; i--)
		{
			if (prices[i] > h_point) h_point = prices[i];
			ta2[i] = max(ta2[i+1], h_point-prices[i]);
		}

		int max_profit = 0;
		for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
		{
			max_profit = max(max_profit, ta1[i]+ta2[i]);
		}

		delete []ta1;
		delete []ta2;
		return max_profit;
	}

简化程序:

//2014-2-17 update
	int maxProfit(vector<int> &prices) 
	{
		int *ta1 = new int[prices.size()+1];
		ta1[0] = 0;
		int point = INT_MAX;

		for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
		{
			if (prices[i] < point) point = prices[i];
			ta1[i+1] = max(prices[i]-point, ta1[i]);
		}
		point = INT_MIN;
		for (int i = prices.size() - 1; i >= 0 ; i--)
		{
			if (prices[i] > point) point = prices[i];
			ta1[i] = max(ta1[i+1], point-prices[i]+ta1[i]);
		}
		return ta1[0];
	}



基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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