给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 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)。
输入:
输出:
输入: [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 。
输入: [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。
输入: [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。
把所有可能获利的交易都吃掉,局部最优可以获得全局最优。 算差分数组,把差分数组中所有为正的元素都加起来就是最大收益。
比如输入: [7,1,5,3,6,4] 差分数组为:[0,-6,4,-2,3,-2] 最大收益为 4 + 3 = 7
//函数中涉及到的c++知识
//vector<int> 是个长度可变的 int 数组,c++里面称为容器
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int len = prices.size();
int max_profit = 0;
for( int i = 1; i < len; i++ ){
if(prices[i] - prices[i - 1] > 0) max_profit += prices[i] - prices[i - 1];
}
return max_profit;
}
典型的贪心法。本题贪心法和开天眼道理很像,比如差分数组为正,则回到前一天买入,下一天突然跌了,我可以回到前一天卖出去。
无。
方法 | 空间复杂度 | 时间复杂度 |
---|---|---|
贪心法 | O(1) | O(n) |