Leetcode 122 Best time to buy and sell stockII

博客围绕股票最大利润问题展开,给定数组表示每日股票价格,可进行多次交易但不能同时多笔交易。解题思路是找出数组单调递增区间,计算区间增加值,只要满足prices[i-1] < prices[i],就将差值累加到利润中。

问题描述

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 (i.e., buy one and sell one share of the stock multiple times).

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

Example 1:

Input: [7,1,5,3,6,4]
Output: 7
Explanation: Buy on day 2 (price = 1) and sell on day 3 (price = 5), profit = 5-1 = 4.
             Then buy on day 4 (price = 3) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-3 = 3.

Example 2:

Input: [1,2,3,4,5]
Output: 4
Explanation: Buy on day 1 (price = 1) and sell on day 5 (price = 5), profit = 5-1 = 4.
             Note that you cannot buy on day 1, buy on day 2 and sell them later, as you are
             engaging multiple transactions at the same time. You must sell before buying again.

Example 3:

Input: [7,6,4,3,1]
Output: 0
Explanation: In this case, no transaction is done, i.e. max profit = 0.

解题思路

我们想要找到最大的利润,不限制交易次数。

只要股票的价格是上升的,那么我们就能赚取利润,下降的时候。我们不做买卖。

说白了,我们就是找到整个数组的单调递增区间,计算整个区间的增加值即可

举例: 1 2 3 4 5 是一个单调递增的区间,最大利润为 5-1。

举例: 1,2,5,3,4 最大利润是 (5-1 + 4-3)为5。其中125是一个递增序列,34是一个递增序列

举例:7,6,5,1,4,3,2 最大利润为 4-1 =3 其他阶段都是递减 只要 14是递增。

条件就是 prices[i-1] < prices[i] :利润+= prices[i]-prices[i-1]

其实以1,2,3,4,5为例,首先是 利润 += 2-1 然后发现3比2还大,然后就 利润+= 3-2 然后发现4比3还大 再 利润+=4-3.... 这个过程 2-1+3-2+4-3 + 5-4 = 5-1 = 4

题解

    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        if(n <= 0) return 0;
        int profit = 0;
        for(int i = 1; i < n; i++ ){
            if(prices[i] > prices[i-1])
                profit += prices[i] - prices[i-1];
        }
        return profit;
    }
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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