LeetCode之买卖股票的最佳时机

这篇博客讨论了一种解决股票交易问题的算法,其中目标是在一次交易(买入和卖出一支股票)中获得最大利润。作者提供了两种方法:暴力法和一次遍历法。一次遍历法通过维护历史最低价格,可以在O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度内找到最大利润。这种方法有效地避免了不必要的回溯和提高了效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。
如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票一次),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意:你不能在买入股票前卖出股票
示例:
在这里插入图片描述解决方案:
在这里插入图片描述方法一:暴力法

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

复杂度分析:
在这里插入图片描述方法二:一次遍历

算法:
在这里插入图片描述我们来假设自己来购买股票。随着时间的推移,每天我们都可以选择出售股票与否。那么,假设在第 i 天,如果我们要在今天卖股票,那么我们能赚多少钱呢?

显然,如果我们真的在买卖股票,我们肯定会想:如果我是在历史最低点买的股票就好了!太好了,在题目中,我们只要用一个变量记录一个历史最低价格 minprice,我们就可以假设自己的股票是在那天买的。那么我们在第 i 天卖出股票能得到的利润就是 prices[i] - minprice。

因此,我们只需要遍历价格数组一遍,记录历史最低点,然后在每一天考虑这么一个问题:如果我是在历史最低点买进的,那么我今天卖出能赚多少钱?当考虑完所有天数之时,我们就得到了最好的答案。

public class Solution {
    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;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),只需要遍历一次。
  • 空间复杂度:O(1),只使用了常数个变量。
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