121. Best Time to Buy and Sell Stock

最新推荐文章于 2024-01-20 11:33:56 发布

xingkong1992

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本文介绍了一种用于计算给定股票价格序列中所能获得的最大利润的算法。通过一次遍历股票价格数组，算法动态更新最低购买价格和最高卖出价格之间的差额来确定最大利润。

这里写图片描述

    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int res=0,buy=INT_MAX;
        for(int price:prices){
            buy=min(buy,price);
            res=max(res,price-buy);
        }
        return res;
    }

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xingkong1992

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LeetCode 121. Best Time to Buy and Sell Stock--股票买入后再卖出，求最大收益，最多交易一次

Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发

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121. 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 (i.e., buy one and sell one share of the stock), design an algorithm

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09-12

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矢量动画是一种通过计算机图形学中矢量图形技术来生成和渲染动态影像的方法。其核心在于使用数学公式（而非像素阵列）来定义动画中的所有视觉元素，并通过随时间连续计算和重绘这些公式来创造运动幻觉。在H5小游戏开发中扮演着至关重要的角色。工程目录结构： Vector_Animation_1/ index.html src/ main.js scenes/ DemoScene.js actors/ ActorBase.js AnimationController.js ActorRegistry.js ActorFactory.js examples/ VectorStickMan.js - 核心文件： - index.html：加载 Phaser 与入口模块。 - src/main.js：创建游戏实例。 - src/scenes/DemoScene.js：演示场景，注册并创建角色，支持按动画名播放。 - src/actors/ActorBase.js：角色基类，封装 play/stop/stopAll。 - src/actors/AnimationController.js：动画控制器，按动画名注册与播放。 - src/actors/ActorRegistry.js：角色注册表（编号 → 构造器）。 - src/actors/ActorFactory.js：角色工厂（通过编号实例化）。 - src/actors/examples/VectorStickMan.js：示例矢量角色（idle/wave/walk）。 - README.md：使用说明。

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最佳的买入和卖出股票的时间是一个经典的动态规划问题。我们可以使用动态规划算法来解决这个问题。假设给定一个整数数组 prices，它代表了股票在每个时间点的价格。我们需要找到最大的利润，即最大的卖出价格减去买入价格。我们可以使用两个变量来记录买入价格和最大利润。初始化买入价格为正无穷大，最大利润为0。然后遍历整个数组，更新买入价格和最大利润的值。具体的算法如下： 1. 初始化买入价格为正无穷大，最大利润为0。 2. 遍历整个数组，对于每个价格： - 如果当前价格小于买入价格，更新买入价格为当前价格。 - 如果当前价格减去买入价格大于最大利润，更新最大利润为当前价格减去买入价格。 3. 返回最大利润。下面是一个使用动态规划算法解决最佳买卖股票时间的示例代码（使用Python语言）： ```python def maxProfit(prices): if len(prices) < 2: return 0 buy_price = float('inf') max_profit = 0 for price in prices: if price < buy_price: buy_price = price elif price - buy_price > max_profit: max_profit = price - buy_price return max_profit ``` 这个算法的时间复杂度是O(n)，其中n是价格数组的大小。通过使用动态规划，我们可以在一次遍历中找到最佳的买入和卖出时间，从而获得最大利润。