买卖股票相关算法-动态规划-python
要求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
。
代码如下:
时间复杂度O(n)
空间复杂度O(1)
class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: minprice=float('inf') maxprice=0 for p_i in prices: minprice=min(minprice,p_i) maxprice=max(maxprice,p_i-minprice) return maxprice
备注:遍历一次,找最小买入,找最大利润。
要求2:
给你一个整数数组 prices
,其中 prices[i]
表示某支股票第 i
天的价格。
在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。
返回 你能获得的 最大 利润 。
示例 1:
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 。 总利润为 4 + 3 = 7 。
示例 2:
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 。 总利润为 4 。
示例 3:
输入:prices = [7,6,4,3,1] 输出:0 解释:在这种情况下, 交易无法获得正利润,所以不参与交易可以获得最大利润,最大利润为 0 。
代码如下:
时间复杂度O(n)
空间复杂度O(1)
class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: sum=0 for i in range(len(prices)-1): if prices[i]<prices[i+1]: sum+=(prices[i+1]-prices[i]) return sum
备注:这个题跟前面一样,也是遍历一次,不要想多,如果有利润就卖掉,就可以解决,后面验证,这个思路没问题。
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