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大家好，我是速冻鱼🐟，一条水系前端💦，喜欢花里胡哨💐，持续沙雕🌲
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前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
编写指令的好坏，会直接影响到程序的性能优劣，而指令又由数据结构和算法组成，所以数据结构和算法的设计基本上决定了最终程序的好坏。
题目🦀
121. 买卖股票的最佳时机
难度简单
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
示例 1：
输入：[7,1,5,3,6,4]
输出：5
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2：
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。
提示：
1 <= prices.length <= 1050 <= prices[i] <= 104
解题思路🌵
- 使用动态规划求解此题
解题步骤🐂
- 确定dp下标的含义
dp[i][0]表示第i天所持有的股票dp[i][1]表示第i天的最大利润 - 遍历
- 本题由于只能一次买一次卖 ,推到状态转移方程
dp[i][0]=Math.min(dp[i-1][0],prices[i]) //第i天最小持有股票
dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][1],prices[i]-dp[i][0])//第i天最大利润
- 得出结果
源码🔥
/**
* @param {number[]} prices
* @return {number}
*/
var maxProfit = function(prices) {
const dp = new Array(prices.length).fill(0).map(()=>{
return new Array(2).fill(0)
})
//当前持有的股票和当前能获取的最大利润 dp[i][0] dp[i][1]
dp[0][0]=prices[0]
for(let i=1;i<prices.length;i++){
dp[i][0]=Math.min(dp[i-1][0],prices[i])
dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][1],prices[i]-dp[i][0])
}
return dp[prices.length-1][1]
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」121-买卖股票的最佳时机⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
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写在最后
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