leetcode121. 买卖股票的最佳时机

最新推荐文章于 2025-12-05 19:39:52 发布

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#动态规划 #leetcode #贪心算法

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本文介绍了如何解决股票交易中的最大利润问题，提供了两种算法实现：贪心算法和动态规划。通过示例代码详细解释了每种算法的逻辑，帮助读者理解如何在给定的价格数组中找到最佳买卖时机以获得最大收益。

地址：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
描述：
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

实例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；同时，你不能在买入前卖出股票

实例2：

输入：prices = [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。

贪心算法

答案：

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int res = 0;
        int min = 0;
        int max = 0;
        
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            min = prices[i] <  prices[min] ? i : min;
            max = prices[i] >= prices[min] ? i : max;

            if (min < max) {
                res = Math.max(res, prices[max] - prices[min]);
            }
        }

        return res;
    }
}

动态规划

答案：

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int length = prices.length;
        int[][] dp = new int[length][2];

        dp[0][0] = 0;
        dp[0][1] = -prices[0];

        for (int i = 1; i < length; i++) {
            //第i天不持有股票(前一天不持有/前一天持有)
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]);
            //第i天持有股票（前一天持有/前一天不持有）
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], -prices[i]);
        }

        return dp[length - 1][0];
    }
}