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LeetCode.122 买卖股票的最佳时机 II

这是我参与更文挑战的第30天,活动详情查看: 更文挑战

题目描述:

原题地址

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)。

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 。

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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。
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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。
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提示

  • 1<=prices.length<=31041 <= prices.length <= 3 * 10^4
  • 0<=prices[i]<=1040 <= prices[i] <= 10^4

思路分析

贪心

因为交易次数不受限制,所以如果我们每次上涨都卖掉,那么最后利益就一定是最大化的。

下面描述来自大佬 他写的比较清晰,就直接摘抄了。

  • 股票买卖策略:

    • 单独交易日: 设今天价格 p1p_1 、明天价格 p2p_2 ,则今天买入、明天卖出可赚取金额 p2p1p_2 - p_1 (负值代表亏损)。

    • 连续上涨交易日: 设此上涨交易日股票价格分别为 p1,p2,...,pnp_1, p_2, ... , p_n ,则第一天买最后一天卖收益最大,即 pnp1p_n - p_1 ;等价于每天都买卖,即 pnp1=(p2p1)+(p3p2)+...+(pnpn1)p_n - p_1=(p_2 - p_1)+(p_3 - p_2)+...+(p_n - p_{n-1})

    • 连续下降交易日: 则不买卖收益最大,即不会亏钱。

  • 算法流程:

    • 遍历整个股票交易日价格列表 price,策略是所有上涨交易日都买卖(赚到所有利润),所有下降交易日都不买卖(永不亏钱)。
      1. temp 为第 i-1 日买入与第 i 日卖出赚取的利润,即 temp = prices[i] - prices[i - 1] ;
      2. 当该天利润为正 temp > 0,则将利润加入总利润 profit;当利润为 0 或为负,则直接跳过;
      3. 遍历完成后,返回总利润 profit

AC代码

class Solution {
    fun maxProfit(prices: IntArray): Int {
        var profit = 0
        for (i in 1 until prices.size) {
            val temp = prices[i] - prices[i - 1]
            if (temp > 0) {
                profit += temp
            }
        }
        return profit
    }
}
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总结

做了这么多简单题,终于到了 动态规划贪心算法 ,之前公司评职级,下一级就有硬性要求掌握这两种算法,这题做完好好去学习下这两个算法。

其实这题的题解我能看明白,也写的出来,但是也是做出来之后别人说这就是贪心算法,额。。。

所以有的时候还是可以从实际思想去解题,做的多了,很多听起来很高级的算法可能你自然而然就会了。

这种感觉尤其是写代码的时候,设计模式那块经常遇到,有时候一些代码封装完了,也没有事先想我要用什么设计模式,而是根据实际设计出了代码,然后这种代码写的多了,自然就成了某些设计模式。

世界上本没有路,走的人多了,也便成了路。 -- 鲁迅

参考

官方解题

买卖股票的最佳时机 II (贪心,清晰图解)

扩展阅读

动态规划精讲(一)

暴力搜索、贪心算法、动态规划(Java)

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代码人生
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