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股神巴菲特看了都要乍舌的贪心策略--买卖股票的最佳时机 |Java 刷题打卡

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一、题目描述

买卖股票的最佳时机 II

给定一个数组 prices ,其中 prices[i] 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)。

  • 每天一道LeetCode题,开开心心撸代码~

二、思路分析

  • 示例一:

    • 输入: prices = [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 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3复制代码
  • 示例二:

    • 输入: prices = [1,2,3,4,5]
      输出: 4
      解释: 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 。
           注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
      复制代码
  • 示例三:

    • 输入: prices = [7,6,4,3,1]
      输出: 0
      解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0复制代码
  • 思路:

    • 很明显,这个题目我们可以这样理解,当后一个数比先一个数大的时候,我们认为这是利润
    • 这个题目要求我们取得最大利润,那么这个就需要我们进行计算了。
  • 贪心策略:

    • 其实通过上面的解题思路,可以很明显的看出来这个本质上就是贪心策略

    • 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,算法得到的是在某种意义上的局部最优解 [1] 。

    • 其实就是目光短浅,只看重当前利益!只要有利益我立马买入,涨了立马卖出!

2.1.jpg

  • 算法思路:

    • 贪心算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性:
      1、有一个以最优方式来解决的问题。为了构造问题的解决方案,有一个候选的对象的集合:比如不同面值的硬币。
      2、随着算法的进行,将积累起其他两个集合:一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象,另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。
      3、有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。
      4、还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的,即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样,此时不考虑解决方法的最优性。
      5、选择函数可以指出哪一个剩余的候选对象最有希望构成问题的解。
      6、最后,目标函数给出解的值 
      复制代码
  • 解题思路:

    • 明白了上面的贪心策略,那么这个题目就非常简单了!
    • 第i天买入,第j天卖出得到的收益和第i天买入,第i+p天卖出,第i+p天再买入,第j天卖出得到的收益是相同的。比如[1,2,3,4,5],很明显我们知道最大收益是4,可以看作是第一天买入,第五天卖出,但是也可以看作是第1天买入,第二天卖出,同时买入,第三天又卖出,同时买入。。。
    • 以此类推!

三、AC 代码

  • 代码实现:

    •  public int maxProfit(int[] prices) {
              //贪心算法
              if(prices==null || prices.length==0)
                  //如果价格数组为空,则利润为0
                  return 0;
              int profit=0;//默认利润为0
              for(int i=1;i<prices.length;i++){
                  //当后一个价格比先一个高,我们就可以得到利润,即先一天买入,后一天卖出
                  // 然后再判断,条件一样的话继续重复
                  if(prices[i]>prices[i-1])
                      profit+=(prices[i]-prices[i-1]);
              }
              return profit;
          }
      复制代码
  • image-20210527132132882.png

  • 代码解释可以看代码注释,在这里笔者不再赘述!

四、总结

  • 好记性不如烂笔头,将自己的想法写出来,下次回顾时会印象更加深刻!
  • 在我们刷LeetCode题目的同时也是在学习不同的算法哦~
  • 我们要学会总结,不要写出来就结束了,要理解这类算法,举一反三!
  • 最后,笔者的想法只是一种解法,下面推荐一种不错解法,供需要者自行进行研究,在此不再赘述!
  • 动态规划

路漫漫其修远兮,吾必将上下求索~

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