当前位置: 首页 > article >正文

Leetcode 买卖股票的最佳时机 Ⅱ

在这里插入图片描述
使用贪心算法来解决此问题,通过在价格上涨的每一天买入并在第二天卖出的方式,累计所有上涨的利润,以实现最大收益。关键点是从第二天开始遍历,并且只要当前比前一天价格高,我们就在前一天买入然后第二天卖出去。下面是详细的解释:

代码解释

  1. 初始化变量 maxProfit:用来存储最大利润,初始值为0。

  2. 遍历价格数组:从第二天(索引1)开始,遍历 prices 数组。

  3. 判断今天的价格是否高于昨天的价格

    • 如果今天的价格高于昨天的价格,则意味着在昨天买入、今天卖出可以获得利润。
    • 因此,将今天与昨天的价格差(即 prices[i] - prices[i - 1])加入 maxProfit 中。
  4. 返回最终的最大利润 maxProfit

算法思想

该算法的核心思想是贪心算法,即在每一个局部上涨的区间内进行买卖操作,这样可以保证累积的利润最大化。

  • 在股票价格上涨的每个区间段内,只要当天的价格高于前一天,就进行“买入前一天、卖出当天”的操作。
  • 这样做的效果等同于在每个连续上涨的区间段的最低点买入、最高点卖出,而无需精确地去找到每个区间的最低和最高点。
  • 最终通过一次遍历,累积所有上涨区间的利润,即可获得最大收益。

时间复杂度

该算法的时间复杂度是 (O(n)),其中 (n) 是价格数组的长度,因为只需要遍历一次数组。

java实现

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int maxprofit = 0;
        for(int i = 1; i < prices.length; ++i) {
            if(prices[i - 1] < prices[i]) {
                maxprofit += prices[i] - prices[i - 1];
            }
        }
        return maxprofit;
    }
}

http://www.kler.cn/a/387546.html

相关文章:

  • 新的恶意软件活动通过游戏应用程序瞄准 Windows 用户
  • Labelme标注数据的一些操作
  • 【大数据学习 | kafka高级部分】kafka的kraft集群
  • 第 4 章 - Go 语言变量与常量
  • MFC图形函数学习07——画扇形函数
  • 力扣--树题总结
  • 思考:linux Vi Vim 编辑器的简明原理,与快速用法之《 7 字真言 》@ “鱼爱返 说 温泉哦“ (**)
  • 华为云计算知识总结——及案例分享
  • kaggle学习 eloData项目(2)-数据清洗
  • C/C++中预处理器指令有哪些,举例说明其用途。
  • 2.索引:SQL 性能分析详解
  • Intel AMT技术在服务器硬件监控中的应用与解读
  • C语言--结构体详解
  • Ubuntu下如何管理多个ssh密钥
  • OSPF总结
  • Django 详细入门介绍
  • 使用Rust实现http/https正向代理
  • 动态规划 —— dp 问题-买卖股票的最佳时机含手续费
  • linux opp 模块
  • 深入解析 Transformers 框架(四):Qwen2.5/GPT 分词流程与 BPE 分词算法技术细节详解
  • JavaEE初阶---properties类+反射+注解
  • EasyUI弹出框行编辑,通过下拉框实现内容联动
  • go生成4位随机数字
  • 深入了解决策树:机器学习中的经典算法
  • 如何使用HighBuilder前端开发神器
  • ThingsBoard规则链节点:RPC Call Reply节点详解