Java 求解买卖股票的时机 II

最新推荐文章于 2022-07-30 15:32:18 发布
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分类专栏： 冲刺大厂之 Java 刷题笔记 文章标签： java 贪心算法 动态规划
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该博客讨论了一道关于计算股票交易最大利润的题目。通过贪心算法分析，解释了如何从每天的正利润中找到股票买卖的最佳时机，强调了局部最优解如何转化为全局最优解。同时，也提到了动态规划的解题思路，包括dp数组的定义、初始化、递推公式和遍历逻辑顺序。

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文章目录

一、题目

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。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

在这里插入图片描述

二、贪心算法分析

对于题目，第 0 天买入，第 3天卖出，利润为：prices[3]-prices[0]

可以分解为：(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])

在这里插入图片描述
所以，我们只需要收集每天的正利润就可以，收集正利润的区间，就是股票的买卖区间，而且我们关注的是最终的利润，也

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Java 求解买卖股票时机含冷冻期
南淮北安的博客
12-23 339
文章目录一、题目二、题解三、代码 一、题目 给定一个整数数组，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 。​ 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。 二、题解 该题，具体可以分为四个状态： 状态1：买入股票的状态 状态2：卖出股票，同时度过了冷冻期，也就是保持卖出的状态 状态3：今天卖出了股票 状态4：冷冻期，
【经典算法】LeetCode 121. 买卖股票的最佳时机(Java/C/Python3实现含注释说明,Easy)
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2401_84427485的博客
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对比项一次遍历（贪心算法）动态规划解题思路每次选择当前状态下的最优解，不考虑未来的变化构建状态转移方程，逐步求解，保存中间结果适用场景局部最优选择能直接导致全局最优，如连续上涨的市场涉及多次买入卖出、考虑冷冻期、手续费等复杂情况空间复杂度O(1)，较低，只需保存当前状态信息O(n)，较高，需保存多个状态的最优解时间复杂度O(n)， 较低，通常一次遍历即可O(n)，较高，需遍历所有可能状态全局最优性保证不一定能保证全局最优解可以得到全局最优解灵活性较低，适用于简单直接的交易策略。
StockPredictionAlgorithm:Java的股票预测算法程序
07-12
算法 目前，我的术语项目分析程序由 Java 组成。 首先，整体的实现方法是找一条移动平均线来找到一个交易点。 移动平均线是很多人在炒股的参考资料，不能忽视，因为信息量很大。 下图是买卖算法的代码实现。 首先，分析每个 TICK 以获得 5,10,20,60,120 个刻度平均线，分别分配给变量 a,b,c,d,e。 我尝试了增加，减少，减少等各种方法，但是如果交易很多，费用就很高，如果交易很少，就会产生很多损失。 股票买入时机如下： 5, 10 , 20 , 60 , 120 当均线都在同一个顺序和同一个顺序，并且与前一价格的差距在 3% 或更多时，假设突破期到了。 因为如果一时间上涨超过3%，就意味着未来有突破的能量。 止损为最高价的 10%，最大利润交易为买入价的 15% 和初始价的 30% 或更低。
122. 买卖股票的最佳时机 II-一次遍历
hequnwang10的博客
04-20 590
一、题目描述 给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。 在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。 返回 你能获得的 最大 利润 。 示例 1： 输入：prices = [7,1,5,3,6,4] 输出：7 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。 随后，在第 4
算法--买卖股票的最佳时机II（java实现）
weixin_43889258的博客
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LeetCode原题： 121.买卖股票的最佳时机II 连接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/ 题目描述： 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。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例1： 输入：[7,1,5,3,6,4]输出..
leetcode-122-买卖股票的最佳时机 II-java
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07-25 1613
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Java买卖股票的最佳时机 II lletcode_122
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07-30 221
在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你也可以先购买，然后在同一天出售。给你一个整数数组prices，其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。内存消耗41.5MB,在所有Java提交中击败了33.81%的用户。内存消耗41.5MB,在所有Java提交中击败了26.97%的用户。执行用时3ms,在所有Java提交中击败了25.66%的用户。执行用时1ms,在所有Java提交中击败了81.55%的用户。2、动态规划空间优化。...
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leetcode初级算法（Java）--买卖股票的最佳时机 II
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04-21 322
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。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出,...
买股票最大利润
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假设有一个数组，它的第i个元素是一支给定的股票在第i天的价格。如果你最多只允许完成一次交易(例如,一次买卖股票),设计一个算法来找出最大利润。 样例 给出一个数组样例 [3,2,3,1,2], 返回 1 class Solution { public: /** * @param prices: Given an integer array * @retur
java- 122. 买卖股票的最佳时机 II - 时间O(n)空间O(1)
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该题归类为动态规划，但是想到一个更好的实现方法：8行代码做到时间复杂度O(n)空间复杂度O(1)的算法实现： 一、题目 给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 表示股票第 i 天的价格。 在每一天，你可能会决定购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有 一股 股票。你也可以购买它，然后在 同一天 出售。 返回 你能获得的 最大 利润。 输入: prices = [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 ...
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baobaohui
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买卖股票的最佳时机II 题目描述： 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。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股...
[LeetCode]122. 买卖股票的最佳时机 II（java实现）
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122. 买卖股票的最佳时机 II(Java，贪心算法)
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122. 买卖股票的最佳时机 II 给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 思路： 贪心算法，一次遍历，只要今天价格小于明天价格就在今天买入然后明天卖出，时间复杂度O(n) [7, 1, 5, 6] 第二天买入，第四天卖出，收益最大（6-1），所以一般人可能会想，怎么判断不是第三天就卖出了呢? 这
LintCode--best-time-to-buy-and-sell-stock-ii(买卖股票的最佳时机 II)
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java算法-动态规划股票问题（一套公式秒杀6种问题）
07-05 1286
参考：团灭 LeetCode 股票买卖问题-labuladong 股票问题 dp[i][k][0] 定义：第i天，手上不持有股票，至今至多进行k次交易 状态转移方程： dp[i][k][0] = Math.max(dp[i-1][k][0],dp[i-1][k][1]+prices[i]); dp[i][k][1] = Math.max(dp[i-1][k][1],dp[i-1][k-1][0]-prices[i]); base case dp[-1][k][0] = 0; //解释：因为 i 是从 .
java 买卖股票的最佳时机
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03-05 946
//买卖股票的最佳时机 II public class Stock { // 方法1 public static int calculate(int prices[], int s) { if (s >= prices.length) return 0; int max = 0; for (i...
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求解股票经纪人问题Java
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股票经纪人问题是一道经典的贪心算法问题。以下是Java的实现： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; public class StockBroker { private static class Stock { int buyTime; // 买入时间 int sellTime; // 卖出时间 int profit; // 利润 Stock(int buy, int sell, int profit) { this.buyTime = buy; this.sellTime = sell; this.profit = profit; } } public static List<Stock> getBestStocks(int[] prices) { List<Stock> stocks = new ArrayList<>(); int n = prices.length; // 找出所有买卖时机和利润 for (int i = 0; i < n - 1; i++) { for (int j = i + 1; j < n; j++) { int profit = prices[j] - prices[i]; stocks.add(new Stock(i, j, profit)); } } // 按照利润从大到小排序 Collections.sort(stocks, Comparator.comparingInt(s -> -s.profit)); // 找出不重叠的买卖时机 List<Stock> result = new ArrayList<>(); boolean[] used = new boolean[n]; for (Stock stock : stocks) { boolean overlap = false; for (int i = stock.buyTime; i <= stock.sellTime; i++) { if (used[i]) { overlap = true; break; } } if (!overlap) { for (int i = stock.buyTime; i <= stock.sellTime; i++) { used[i] = true; } result.add(stock); } } return result; } public static void main(String[] args) { int[] prices = {2, 5, 3, 7, 1, 4, 9, 6}; List<Stock> result = getBestStocks(prices); for (Stock stock : result) { System.out.printf("Buy at %d, sell at %d, profit %d%n", stock.buyTime, stock.sellTime, stock.profit); } } } ``` 在这个实现中，我们首先找出所有可能的买卖时机和利润，并按照利润从大到小排序。然后，我们从利润最大的股票开始，依次检查它的买卖时机是否与之前选择的股票重叠。如果没有重叠，则选择该股票，并标记其买卖时机上的天数为已使用，以便下次检查。最终我们得到的所有股票即为最佳的选择。 注意：此实现的时间复杂度为 $O(n^3)$，在实际问题中可能不太适用。可以使用更高效的算法来解决股票经纪人问题。
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