【LeetCode】Best Time to Buy and Sell Stock & Best Time to Buy and Sell Stock

本文深入探讨了股票交易中的经典问题,包括一次交易的最大收益、不限次数交易的最大收益及最多两次交易的最大收益。通过算法分析,提供了求解这些问题的高效方法,并详细解释了关键步骤与实现逻辑。

参考链接

http://www.cnblogs.com/wdpp/archive/2011/12/28/2386704.html

http://hi.baidu.com/liu_a_meng/item/e2dbd8e4ac11a0c4baf37d4f

http://www.cnblogs.com/remlostime/archive/2012/11/06/2757434.html

II

题目描述

Best Time to Buy and Sell Stock

 

Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

If you were only permitted to complete at most one transaction (ie, buy one and sell one share of the stock), design an algorithm to find the maximum profit.


题目分析

题意思,就是第i天的股票价格为array[i]。问最大利润,就是右边的数和它左边的数做差,求最大的一个差值
从最后一个数字开始 prices.size()-1.....i.......0 第i个数时最大差值就是max(i)=MAX(max(i+1),MAX(array[i+1],array[i+2].....)-array[i])

也就是已经求得的最优解i后面数字中最大数和当前值的差值的最大值。

总结


代码示例

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int> &prices) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        if (prices.size() == 0)
            return 0;
            
        int maxPrice = prices[prices.size()-1];
        int ans = 0;
        for(int i = prices.size() - 1; i >= 0; i--)
        {
            maxPrice = max(maxPrice, prices[i]);
            ans = max(ans, maxPrice - prices[i]);
        }
        
        return ans;
    }
};

II

Best Time to Buy and Sell Stock II

  Total Accepted: 12370  Total Submissions: 34808 My Submissions

Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like (ie, buy one and sell one share of the stock multiple times). However, you may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).



int maxProfit(vector<int> &prices) 
{
	if (prices.size() <= 1) return 0;
	int profit = 0;
	for (int i = 1; i < prices.size(); i++)
	{
		if (prices[i-1] < prices[i])
		{
			profit += prices[i] - prices[i-1];
		}
	}
	return profit;	        
}


Best Time to Buy and Sell Stock III

 

Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.

Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete at most two transactions.

Note:
You may not engage in multiple transactions at the same time (ie, you must sell the stock before you buy again).

参考:



O(n^2)的算法很容易想到:

找寻一个点j,将原来的price[0..n-1]分割为price[0..j]和price[j..n-1],分别求两段的最大profit。

进行优化:

对于点j+1,求price[0..j+1]的最大profit时,很多工作是重复的,在求price[0..j]的最大profit中已经做过了。

类似于Best Time to Buy and Sell Stock,可以在O(1)的时间从price[0..j]推出price[0..j+1]的最大profit。

但是如何从price[j..n-1]推出price[j+1..n-1]?反过来思考,我们可以用O(1)的时间由price[j+1..n-1]推出price[j..n-1]。

最终算法:

数组l[i]记录了price[0..i]的最大profit,

数组r[i]记录了price[i..n]的最大profit。

已知l[i],求l[i+1]是简单的,同样已知r[i],求r[i-1]也很容易。

最后,我们再用O(n)的时间找出最大的l[i]+r[i],即为题目所求。




class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int> &prices) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        int profit = 0, n = prices.size();
        if (n == 0) {
            return 0;
        }
        int l[n], r[n];
        memset(l, 0, sizeof(int) * n);
        memset(r, 0, sizeof(int) * n);
        int min = prices[0];
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            l[i] = prices[i] - min > l[i - 1] ? prices[i] - min : l[i - 1];        
            min = prices[i] < min ? prices[i] : min;
        }
        int max = prices[n - 1];
        for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
            r[i] = max - prices[i] > r[i + 1] ? max - prices[i] : r[i + 1];
            max = prices[i] > max ? prices[i] : max;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            profit = l[i] + r[i] > profit ? l[i] + r[i] : profit;
        }
        return profit;      
    }
};



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这段代码是解决 **LeetCode 121. Best Time to Buy and Sell Stock** 的经典贪心算法解法。它的目标是找出**只进行一次买卖**的情况下,可以获得的最大利润。 --- ## 🧠 问题描述(LeetCode 121) 给定一个数组 `prices`,其中 `prices[i]` 表示某支股票第 `i` 天的价格。 你只能选择 **某一天买入** 并在 **未来某一天卖出**(不能当天买卖),计算你能获得的 **最大利润**。 --- ## ✅ 示例 ```cpp 输入: prices = [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 第 2 天买入(价格 = 1),第 5 天卖出(价格 = 6),利润为 6 - 1 = 5。 ``` --- ## 🧩 代码详解 ```cpp class Solution { public: int maxProfit(vector&lt;int&gt;&amp; prices) { int ans = 0; // 用于记录最大利润 int min_price = prices[0]; // 用于记录当前遇到的最小买入价格 for (int p : prices) { ans = max(ans, p - min_price); // 计算当前利润,更新最大利润 min_price = min(min_price, p); // 更新最小买入价格 } return ans; } }; ``` --- ## 📌 逐行解释 ### 1. 初始化 ```cpp int ans = 0; int min_price = prices[0]; ``` - `ans` 是最终要返回的最大利润,初始化为 0。 - `min_price` 表示当前为止最小的买入价格,初始化为第一天的价格。 ### 2. 遍历价格数组 ```cpp for (int p : prices) { ``` - 使用范围 for 遍历每一天的价格 `p`。 ### 3. 计算当前利润并更新最大利润 ```cpp ans = max(ans, p - min_price); ``` - 如果当前价格 `p` 减去 `min_price`(之前最低价)大于当前最大利润 `ans`,则更新 `ans`。 ### 4. 更新最小买入价格 ```cpp min_price = min(min_price, p); ``` - 每次遍历都要更新 `min_price`,确保我们始终用最低价买入。 --- ## 🧪 执行过程示例 以 `prices = [7,1,5,3,6,4]` 为例: | i | price | min_price | profit (price - min_price) | ans | |---|-------|-----------|-----------------------------|-----| | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 2 | 5 | 1 | 4 | 4 | | 3 | 3 | 1 | 2 | 4 | | 4 | 6 | 1 | 5 | 5 | | 5 | 4 | 1 | 3 | 5 | 最终返回 `ans = 5`。 --- ## ⏱️ 时间与空间复杂度 - **时间复杂度**:O(n),只遍历一次价格数组。 - **空间复杂度**:O(1),只使用了几个变量。 --- ## ✅ 与其他解法对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 是否推荐 | |------|------------|------------|----------| | 暴力枚举(双重循环) | O(n&sup2;) | O(1) | ❌ 不推荐 | | 贪心算法(本解法) | O(n) | O(1) | ✅ 强烈推荐 | | 动态规划 | O(n) | O(n) | ✅ 可选 | --- ## 💡 拓展:动态规划版本(可选) ```cpp int maxProfit(vector&lt;int&gt;&amp; prices) { int n = prices.size(); vector&lt;int&gt; dp(n, 0); // dp[i] 表示第 i 天为止的最大利润 int min_price = prices[0]; for (int i = 1; i &lt; n; ++i) { dp[i] = max(dp[i - 1], prices[i] - min_price); min_price = min(min_price, prices[i]); } return dp[n - 1]; } ``` --- ###
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