买卖股票的最佳时机1
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 。
思路:记录遍历到的最小值,算出今日卖出的最大利润【cur - min】与res比较即可
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
// 直接贪心 最大的就行
int res = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
if (prices[i] > prices[i - 1]) {
res += (prices[i] - prices[i - 1]);
}
}
return res;
}
}
买卖股票的最佳时机2
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)。
思路:一旦股价有上涨,就将上涨的加入到收益当中
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
// 直接贪心 最大的就行
int res = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
if (prices[i] > prices[i - 1]) {
res += (prices[i] - prices[i - 1]);
}
}
return res;
}
}
买卖股票的最佳时机3
给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。
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)。
思路:1、穷举,因为不能同时持有,划线左边买卖最大,划线右边买卖最大,时间复杂度n的方
2、动态规划,注解里面比较详细了,就是初始化赋值需要注意,第一次买入和第二次买入的值为-prices[0],卖出均为0
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
// dp[i][j] 存储的值是当前金额,如果已经买入了就是负数了,i表示第i兲情况
// j 可取:0123分别表示第一次买入,第一次卖出,第二次买入,第二次卖出,注意这里如果处于
// 第一次卖出状态,有可能是已经麦完了,并不要求一定是当天卖出了
int[][] dp = new int[prices.length][4];
dp[0][0] = -prices[0];
dp[0][1] = 0;
dp[0][2] = -prices[0];
dp[0][3] = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i][0] + prices[i]);
dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i][1] - prices[i]);
dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i][2] + prices[i]);
}
return dp[prices.length - 1][3];
}
}
买卖股票的最佳时机4
给定一个整数数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 是一支给定的股票在第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。
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)。
思路:这里dp[i][j]当中的j为奇数卖出,偶数买入,这样来进行推倒,思路和上面的保持一致即可
注意需要判定边界条件,给定数组不为空,卖买次数不能为0
class Solution {
public int maxProfit(int k, int[] prices) {
// 依然使用上面的思路,使用二维数组来做
// 0123 偶数买入,奇数卖出
if (prices.length == 0 || k == 0) {
return 0;
}
int[][] dp = new int[prices.length][k * 2];
for (int i = 0; i < k; i++) {
dp[0][2 * i] = -prices[0];
}
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i][0] + prices[i]);
for (int j = 1; j < k; j++) {
// 2j 2j+1
// 买入的
dp[i][2 * j] = Math.max(dp[i - 1][2 * j], dp[i][2 * j - 1] - prices[i]);
// 卖出的
dp[i][2 * j + 1] = Math.max(dp[i - 1][2 * j + 1], dp[i][2 * j] + prices[i]);
}
}
return dp[prices.length - 1][2 * k - 1];
}
}