Leetcode初学——买卖股票的最佳时机|| 及 贪心算法的简单介绍

题目：

分析：

我的计算方法就是当天买，第二天卖，如果第二天卖的价格是负数，则当天不买，一直到最后一天

即    如果     prices[i+1]-prices[i]>0          则   res+= prices[i+1]-prices[i]

       如果     prices[i+1]-prices[i]<=0          则   res+= 0

i为天数   i+1<=最大天数

我们从几种可能性来分析这道题

持续上涨型

像这样的类型

我们始终可以做到prices[i+1]-prices[i]>0 

一天一天累加即可得到res=4

 

持续下跌型

像这样的类型

我们每天得到的都是prices[i+1]-prices[i]<0

所以我们res每天都是+0

最终res就是0

 

跌宕起伏型

对于这样的类型，我们可以一天一天来看

第一天 prices[i+1]-prices[i]<0     res+=0

第二天prices[i+1]-prices[i]>0      res+=prices[i+1]-prices[i] =4

第三天 prices[i+1]-prices[i]<0     res+=0

第四天prices[i+1]-prices[i]>0      res+=prices[i+1]-prices[i] =10

此时i+1=5 达到我们的限制条件

 

代码：

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int res=0;
        for(int i=0;i<prices.length-1;i++){
            if(prices[i+1]-prices[i]>0)
                res+=prices[i+1]-prices[i];
        }
        return res;
    }
}

 

结果：

 

重点

什么是贪心算法？

       贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。

      贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

                                                                                                                                       ————摘自百度百科《贪心算法》

 

关键词：局部最优解      无后效性

 

我们上面对这道题目的解法就已经满足了局部最优解和无后效性

所以我们上面的解题方法就是贪心算法的应用

 

写在结尾

       贪心算法很神秘么？并不，我们只是通过了一步步的累加，我们就实现了贪心算法，从这里也就可以看出一些事情，算法本身并不神秘，但算法的名称很神秘。在我们没有接触算法时，听到贪心算法，动态规划这样的名词的时候，就容易对算法望而却步，但当我们实际学习并应用的时候，我们就能发现，所谓的贪心算法，就是在满足局部最优解和无后效性的累加，这时，我们对算法的畏惧之心也就淡了。

      我们对算法可以抱有一种敬重之心，但没必要去畏惧他。战胜算法恐惧的最好办法，就是去拨开算法的面纱，去看他的本质，以简单题目去应证自己的猜想，用自己的话去总结算法，这样我们就可以将算法，真正的掌握么，而不是一味的去套模板。

      仅以此拙笔浅文与各位共勉