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【贪心】LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机 II【中等】

本文主要是介绍【贪心】LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机 II【中等】,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

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 。

 

提示:

  • 1 <= prices.length <= 3 * 104
  • 0 <= prices[i] <= 104

【分析】

贪心算法来做。

股票买卖策略

  单独交易日:假设今天价格p1,明天价格p2,则今天买入,明天卖出可赚取金额p2 - p1(负值代表哦亏损)。

  连续上涨交易日:设此上涨交易日股票价格分别为p1, p2, p3, ..., pn,则第一天买,最后一天卖,收益最大,即pn - p1;等价于每天都买卖,即 pn - p1 = (p2 - p1) + (p3 - p2) + ... + (pn - pn-1)

  连续下降交易日:则不卖卖收益最大,即不会亏钱。

算法流程

  遍历整个股票交易日价格列表price,策略是所有上涨交易日都买卖(赚到所有利润),所有下降交易都不买卖(用不亏钱)。

  1. 设tmp为第i-1日买入与第i日卖出赚取的利润,即tmp = prices[i] - prices[i-1];

  2. 当该日利润为正tmp > 0, 则将利润加入总利润profit,当利润为0或者为负,则直接跳过;

  3. 遍历完成后,返回总利润profit。

 

 

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0
        for i in range(1, len(prices)): # 注意这里range范围的写法
            tmp = prices[i] - prices[i - 1]
            if tmp > 0:
                profit += tmp
        return profit

时间复杂度:O(N),只需遍历一次price;

空间复杂度:O(1),变量使用常数级额外空间。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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