题目描述:
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。
解题思路:
暴力搜索
T(n)=O(n^2)
遍历价格数组, 求解以当天为卖出日期的最大值. 得到一个针对每天卖出股票的利润最大值数组, 数组的最大值, 即为利润最大值
/**
* 暴力搜索, T(n)=O(n^2)
* 遍历价格数组, 求解以当天为卖出日期的最大值. 得到一个针对每天卖出股票的利润最大值数组, 数组的最大值, 即为利润最大值
*/
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices == null || prices.length < 1) return 0;
int max = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
for (int j = 0; j < i && j < prices.length; j++) {
int profit = prices[i] - prices[j];
if (profit > max) max = profit;
}
}
return max;
}
动态规划
T(n) = O(n)
先求出到第i天时利润最大值dp[i], 到最后一天时, 利润最大值就是dp[i]。
dp[i]的求法, 分为两种可能情况:
1.第i天有卖出, 也就是0..i-1天中股价最小时买入, 第i天卖出;
2.第i天没有卖出, 利润最大值同第i-1天
/**
* 方法二: 动态规划, T(n) = O(n)
* 先求出到第i天时利润最大值dp[i], 到最后一天时, 利润最大值就是dp[i]
* dp[i]的求法, 分为两种可能情况:
* 1.第i天有卖出, 也就是0..i-1天中股价最小时买入, 第i天卖出;
* 2.第i天没有卖出, 利润最大值同第i-1天.
*/
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices == null || prices.length < 1) return 0;
int min = prices[0];
int[] dp = new int[prices.length];
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
if (prices[i-1] < min) min = prices[i-1];
dp[i] = Math.max(dp[i-1], prices[i] - min);
}
return dp[dp.length-1];
}