LeetCode刷题——Array篇(Best Time to Buy and Sell Stock II)

本文介绍了一种算法,用于计算股票交易的最大利润。该算法允许进行多次买卖操作,但每次卖出后才能再次购买。通过分析价格波动,算法在价格上升时买入、下降时卖出,以实现利润最大化。

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).

思路:
官网提供的一种是将所有递增的结果加起来;
这个有点像电路里的上升沿和下降沿,因此,在上升沿加入买入,下降沿售出才能使收益最大
代码如下

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int sum = 0;
        bool flag = false;
        int begin = 0;
        int end = 1;
        prices.push_back(0);
        for (int i = 0; i < prices.size(); i++)
        {
            if (prices[i + 1] > prices[i]&&flag==false)
            {
                flag = true;
                begin = i;
            }
            else if (prices[i + 1]< prices[i]&&flag==true)
            {
                flag = false;
                end = i;
                sum += prices[end] - prices[begin];
            }
        }
        return sum;

    }
};
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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