LC: 剑指 Offer 63. 股票的最大利润

最新推荐文章于 2023-02-17 18:43:03 发布

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分类专栏：力扣刷题文章标签： python 动态规划

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41596063/article/details/124435199

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该博客介绍了如何解决剑指 Offer 63 的问题，即在给定股票价格数组中找到一次交易能获得的最大利润。通过设置利润变量和买入标记，遍历数组并比较当前价格与最低价格，最终得出最大利润。示例展示了当股票价格为 [7, 1, 5, 3, 6, 4] 时，最大利润为 5。解决方案的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。" 115456527,7707087,Docker命令详解,['Docker'],"['Docker', '镜像', '容器', '命令大全']

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题目：

剑指 Offer 63. 股票的最大利润。

假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？

链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/illustrate-lcof/5w5qjr/

本题与主站 121 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/

示例：

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。

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。

限制： 0 <= 数组长度 <= 10^5

思路：

设置两个变量profit和mark，分别用于存储利润和买入时间。

从数组的第一个元素开始遍历（起始为0），如果该元素小于数组的第0个元素，说明该点更适合买入，则买入节点更新为当前元素的索引；否则，计算利润，并与先前的利润值比较取最大。

最后返回profit值。

代码：

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        if len(prices) <= 1: return 0
        profit, mark = 0, 0
        for i, num in enumerate(prices[1:]):
            if num < prices[mark]:
                mark = i+1
            else:
                profit = max(profit, num-prices[mark])
        return profit

时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1).