给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出,最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。
示例 2:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
一、思路
(一)暴力法
双重循环:第j天的股票价格,减去之前的,选取最大值
C++代码:
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int ans = 0, profit;
for (int i = prices.size() - 1; i > 0; i--) {
int min_prices = prices[i];
for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
if (min_prices > prices[j]) {
min_prices = prices[j];
profit = prices[i] - min_prices;
if (profit > ans)
ans = profit;
}
}
}
return ans;
}
};
(二)动态规划
设第 i i i天的股票价格为: p r i c e s [ i ] prices[i] prices[i]
设 d p [ i ] dp[i] dp[i]表示:第 i i i天之前(包括第 i i i天)卖出股票,所能得到的最大收益,则:
d p [ i ] = m a x ( d p [ i − 1 ] , p r i c e s [ i ] − m i n ( p r i c e s [ 0 , . . . , i − 1 ] ) ) dp[i]=max(dp[i-1],prices[i]-min(prices[0,...,i-1])) dp[i]=max(dp[i−1],prices[i]−min(prices[0,...,i−1]))
C++代码:
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
if (prices.empty())
return 0;
int min_prices = prices[0];
vector<int> dp(prices.size(), 0);
for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
if (min_prices > prices[i - 1])
min_prices = prices[i - 1];
dp[i] = max(dp[i - 1], prices[i] - min_prices);
}
return dp[prices.size() - 1];
}
int max(int a, int b) {
return (a > b) ? a : b;
}
};