122. 买卖股票的最佳时机 II

最新推荐文章于 2024-07-18 17:29:26 发布
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本文介绍了一个简单的算法来解决股票交易中何时卖出以获得最大利润的问题。通过贪心算法，只要后一天的价格高于前一天，就在前一天买入后一天卖出，以此循环直到遍历完所有天数的价格。

这个题实际理解下来，意思是，已经知道i天内股票的价格，所以当然是只要有正的差价就卖。
贪心算法的应用

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

LeetCode|股票问题|121. 买卖股票的最佳时机、122. 买卖股票的最佳时机 II、123. 买卖股票的最佳时机 III、188. 买卖股票的最佳时机 IV
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随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3。在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4。在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0。
【数组】122. 买卖股票的最佳时机 II（简单）
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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。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 【示例 1】 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。 随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格
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假设有一个数组，它的第i个元素是一个给定的股票在第i天的价格。设计一个算法来找到最大的利润。你可以完成尽可能多的交易(多次买卖股票)。然而,你不能同时参与多个交易(你必须在再次购买前出售股票)。 样例 给出一个数组样例[2,1,2,0,1], 返回 2#ifndef C150_H #define C150_H #include<iostream> #include<vector> using n
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思路：本题和上一个可进行不限制次数买卖股票的不同之处在于规定了买卖次数，最多两次，这就要求我们对每一天设置五个状态：初始化dp[i][]:一共有i天，每天有五个状态，分别是没操作，第一次持有，第一次不持有，第二次持有，第二次不持有，分别对应0,1,2,3,4。接着初始化dp,最后确定遍历顺序。思路：本题在在一段时间内可以进行多次买卖，所以本题和普通的买卖股票的差别在于dp[i][0]，如果是当日买入的话，本题dp[i][0] = 前一天不持有的金钱数 - prices[i],而不是-prices[i].
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122.买卖股票的最佳时机II 描述 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。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例1 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 ...
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问题描述： 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成两笔交易。 注意:你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 示例： 输入: [3,...
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以下是几种使用 Java 语言解决 LeetCode 121 题（买卖股票的最佳时机）的方法： ### 方法一 ```java public class LeetCode { public int maxProfit(int[] prices) { int minPrice = Integer.MAX_VALUE; int maxProfit = 0; for (int i = 0; i < prices.length; i++) { if (prices[i] < minPrice) { minPrice = prices[i]; } else if (prices[i] - minPrice > maxProfit) { maxProfit = prices[i] - minPrice; } } return maxProfit; } } ``` 此方法中，`minPrice` 用于记录遍历过程中的最低股票价格，初始值设为 `Integer.MAX_VALUE`；`maxProfit` 用于记录最大利润，初始值为 0。通过遍历数组，不断更新 `minPrice` 和 `maxProfit`，最终返回最大利润 [^2]。 ### 方法二 ```java class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { if(prices.length <= 1) return 0; int min = prices[0], max = 0; for(int i = 1; i < prices.length; i++) { max = Math.max(max, prices[i] - min); min = Math.min(min, prices[i]); } return max; } } ``` 该方法先判断数组长度是否小于等于 1，若是则直接返回 0。然后初始化 `min` 为数组第一个元素，`max` 为 0。在遍历数组时，使用 `Math.max` 函数更新最大利润 `max`，使用 `Math.min` 函数更新最低价格 `min`，最后返回最大利润 [^3]。 ### 方法三（暴力解法） ```java class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int res = 0; int temp = 0; for (int i = 0; i < prices.length; i++) { for (int j = i; j < prices.length; j++) { if (prices[j] > prices[i]) { temp = prices[j] - prices[i]; if (temp > res) { res = temp; } } } } return res; } } ``` 此为暴力解法，使用两层循环，外层循环 `i` 假设当前元素为最低价格，内层循环 `j` 假设当前元素为最高价格，计算利润并更新最大利润 `res`，最后返回最大利润 [^4]。
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