买卖股票的最佳时机

这篇博客讨论了一种动态规划的方法来解决在只允许进行一次股票交易的情况下,如何获得最大利润的问题。通过一次遍历数组,记录历史最低价格,并在每一天计算当前卖出的利润,从而找到最大利润。这种方法的时间复杂度降低到了线性级别,提高了效率。

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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。

如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票一次),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;同时,你不能在买入前卖出股票。

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。

解题思路

我们需要找出给定数组中两个数字之间的最大差值(即最大利润)。此外,第二个数字(卖出价格)必须大于第一个数字(买入价格)。

形式上,对于每组 i 和 j(其中 j > i)我们需要找出 max(prices[j] - prices[i])。

方法一:暴力法

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int n = (int)prices.size(), ans = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i){
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                ans = max(ans, prices[j] - prices[i]);
            }
        }
        return ans;
    }
};

复杂度分析

时间复杂度:O(n2)。循环运行n(n−1)/2次。
空间复杂度:O(1)。只使用了常数个变量。

方法二:一次遍历

假设给定的数组为:[7, 1, 5, 3, 6, 4]

如果我们在图表上绘制给定数组中的数字,我们将会得到:
在这里插入图片描述
我们来假设自己来购买股票。随着时间的推移,每天我们都可以选择出售股票与否。那么,假设在第 i 天,如果我们要在今天卖股票,那么我们能赚多少钱呢?

显然,如果我们真的在买卖股票,我们肯定会想:如果我是在历史最低点买的股票就好了!太好了,在题目中,我们只要用一个变量记录一个历史最低价格 minprice,我们就可以假设自己的股票是在那天买的。那么我们在第 i 天卖出股票能得到的利润就是 prices[i] - minprice。

因此,我们只需要遍历价格数组一遍,记录历史最低点,然后在每一天考虑这么一个问题:如果我是在历史最低点买进的,那么我今天卖出能赚多少钱?当考虑完所有天数之时,我们就得到了最好的答案。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int inf = 1e9;
        int minprice = inf, maxprofit = 0;
        for (int price: prices) {
            maxprofit = max(maxprofit, price - minprice);
            minprice = min(price, minprice);
        }
        return maxprofit;
    }
};

复杂度分析

时间复杂度:O(n),只需要遍历一次。
空间复杂度:O(1),只使用了常数个变量。

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