力扣-122. 买卖股票的最佳时机 II
1.题目
题目地址(122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣(LeetCode))
https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
题目描述
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。 最大总利润为 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。 最大总利润为 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。
提示:
1 <= prices.length <= 3 * 104
0 <= prices[i] <= 104
2.题解
2.1 动态规划
思路
动态规划最重要的是找到状态转移方程:1.哪两种状态 2.转移的值是什么
在这里:
1.持有股票/未持有股票
2.当前利润
三步走:
1.初始化
2.状态转移
3.返回结果
代码
- 语言支持:C++
C++ Code:
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
// 初始化没有股票和持有股票的情况
int dp0 = 0, dp1 = -prices[0];
int n = prices.size();
for(int i = 1; i < n; i++){
// 当前未持有股票:上一次就未持有股票 / 上一次持有股票本次卖掉
dp0 = max(dp0, dp1 + prices[i]);
// 当前持有股票: 上一次就持有股票 / 上一次未持有股票本次买入
dp1 = max(dp1, dp0 - prices[i]);
}
return dp0;
}
};
复杂度分析(优化后)
- 时间复杂度:\(O(n)\),同上。
- 空间复杂度:\(O(1)\),因为只用了常数个额外变量。
2.2 贪心算法
思路
这里贪心的主要策略是实现局部最优的方式,我们很容易发现,假设我们选择从1买入,5卖出的方式局部最优;
那么我们1买入,2卖出;2买入,3卖出....4买入,5卖出这样的选择也是最优的
也就是说,我们可以将区间长度选择简短为1,每次都选择净利润大于0的买入卖出即可!
代码
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int ans = 0, n = prices.size();
for(int i = 1; i < n; i++){
ans += max(0, prices[i] - prices[i-1]);
}
return ans;
}
};
复杂度分析
- 时间复杂度:\(O(n)\),其中\(n\)是价格数组的长度。我们只需遍历一次价格数组。
- 空间复杂度:\(O(1)\),因为只使用了常数个额外变量。