买卖股票的最佳时机 II
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)。
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 。
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 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
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 <= 3 * 104
0 <= prices[i] <= 104
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贪心
数组
动态规划
作者:力扣 (LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/x2zsx1/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int i=0; int sum=0; int[] max=new int[prices.length]; for(;i<prices.length-1;i++){ if(prices[i]<prices[i+1]){ max[i+1]=prices[i+1]-prices[i]; }else max[i+1]=0; sum+=max[i+1];} return sum;}
图没学好怪不了别人,回去老实在看一遍数据结构吧
执行结果: 通过 显示详情 执行用时:1 ms, 在所有 Java 提交中击败了99.63%的用户 内存消耗:38.4 MB, 在所有 Java 提交中击败了8.23%的用户 通过测试用例:200 / 200public int maxProfit(int[] prices) { int total = 0; for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) { //原数组中如果后一个减去前一个是正数,说明是上涨的, //我们就要累加,否则就不累加 total += Math.max(prices[i + 1] - prices[i], 0); } return total; } 作者:数据结构和算法 链接:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/x2zsx1/?discussion=KwAnTs 来源:力扣(LeetCode) 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,算法得到的是在某种意义上的局部最优解。
那么这道题使用贪心算法也是最容易解决的,只要是上涨的我们就要计算他们的差值进行累加,不需要再找开始上涨的最小值和最大值。为什么能这样计算,我举个例子。
比如a<b<c<d,因为从a到d一直是上涨的,那么最大值和最小值的差值就是d-a,也可以写成(b-a)+(c-b)+(d-c),搞懂了这个公式所有的一切都明白了。如果还不明白,可以想象成数组中前一个值减去后一个值,构成一个新的数组,我们只需要计算这个新数组中正数的和即可
作者:数据结构和算法
链接:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/x2zsx1/?discussion=KwAnTs
来源:力扣(LeetCode)
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