leetcode 121. Best Time to Buy and Sell Stock

本文介绍了一种算法,用于计算给定股票价格数组时的最大交易利润。通过一次遍历,更新最低购买价格和最大利润,确保了高效求解。适用于只允许进行一次买卖的情况。

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

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

Note that you cannot sell a stock before you buy one.

Example 1:

Input: [7,1,5,3,6,4]
Output: 5
Explanation: Buy on day 2 (price = 1) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-1 = 5.
Not 7-1 = 6, as selling price needs to be larger than buying price.

数组是每天的股票价格,问在最低价买入最高价卖出的收益,注意卖出的时间要在买入的后面

思路:
顺序访问数组,更新最低价,同时更新最大收益(price[i] - 最低价)

    public int maxProfit(int[] prices) {
        if(prices == null || prices.length == 0) {
            return 0;
        }
        
        int minV = prices[0];
        int result = 0;
        
        for(int i = 1; i < prices.length; i++) {
            result = Math.max(result, prices[i] - minV);
            minV = Math.min(minV, prices[i]);
        }
        
        return result;
    }
这段代码是解决 **LeetCode 121. Best Time to Buy and Sell Stock** 的经典贪心算法解法。它的目标是找出**只进行一次买卖**的情况下,可以获得的最大利润。 --- ## 🧠 问题描述(LeetCode 121) 给定一个数组 `prices`,其中 `prices[i]` 表示某支股票第 `i` 天的价格。 你只能选择 **某一天买入** 并在 **未来某一天卖出**(不能当天买卖),计算你能获得的 **最大利润**。 --- ## ✅ 示例 ```cpp 输入: prices = [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 第 2 天买入(价格 = 1),第 5 天卖出(价格 = 6),利润为 6 - 1 = 5。 ``` --- ## 🧩 代码详解 ```cpp class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { int ans = 0; // 用于记录最大利润 int min_price = prices[0]; // 用于记录当前遇到的最小买入价格 for (int p : prices) { ans = max(ans, p - min_price); // 计算当前利润,更新最大利润 min_price = min(min_price, p); // 更新最小买入价格 } return ans; } }; ``` --- ## 📌 逐行解释 ### 1. 初始化 ```cpp int ans = 0; int min_price = prices[0]; ``` - `ans` 是最终要返回的最大利润,初始化为 0。 - `min_price` 表示当前为止最小的买入价格,初始化为第一天的价格。 ### 2. 遍历价格数组 ```cpp for (int p : prices) { ``` - 使用范围 for 遍历每一天的价格 `p`。 ### 3. 计算当前利润并更新最大利润 ```cpp ans = max(ans, p - min_price); ``` - 如果当前价格 `p` 减去 `min_price`(之前最低价)大于当前最大利润 `ans`,则更新 `ans`。 ### 4. 更新最小买入价格 ```cpp min_price = min(min_price, p); ``` - 每次遍历都要更新 `min_price`,确保我们始终用最低价买入。 --- ## 🧪 执行过程示例 以 `prices = [7,1,5,3,6,4]` 为例: | i | price | min_price | profit (price - min_price) | ans | |---|-------|-----------|-----------------------------|-----| | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 2 | 5 | 1 | 4 | 4 | | 3 | 3 | 1 | 2 | 4 | | 4 | 6 | 1 | 5 | 5 | | 5 | 4 | 1 | 3 | 5 | 最终返回 `ans = 5`。 --- ## ⏱️ 时间与空间复杂度 - **时间复杂度**:O(n),只遍历一次价格数组。 - **空间复杂度**:O(1),只使用了几个变量。 --- ## ✅ 与其他解法对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 是否推荐 | |------|------------|------------|----------| | 暴力枚举(双重循环) | O(n²) | O(1) | ❌ 不推荐 | | 贪心算法(本解法) | O(n) | O(1) | ✅ 强烈推荐 | | 动态规划 | O(n) | O(n) | ✅ 可选 | --- ## 💡 拓展:动态规划版本(可选) ```cpp int maxProfit(vector<int>& prices) { int n = prices.size(); vector<int> dp(n, 0); // dp[i] 表示第 i 天为止的最大利润 int min_price = prices[0]; for (int i = 1; i < n; ++i) { dp[i] = max(dp[i - 1], prices[i] - min_price); min_price = min(min_price, prices[i]); } return dp[n - 1]; } ``` --- ###
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