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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 。
本题运用贪心算法。贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望最终能够达到全局最优解的算法设计策略。
核心思想是遍历股票价格数组,对于每一天,计算当前价格与前一天价格的差值,如果差值为正数,则将其累加到总利润中,否则不做任何操作。最终返回累加得到的最大利润。
这种贪心策略的核心是在每一次价格上涨时都进行交易,从而获得最大的累积利润。
- class Solution {
- public int maxProfit(int[] prices) {
- int ans = 0; // 初始化最大利润为0
- int n = prices.length; // 获取股票价格数组的长度
-
- // 遍历股票价格数组
- for (int i = 1; i < n; i++) {
- // 计算当前交易的利润,如果为负数则取0
- ans += Math.max(0, prices[i] - prices[i - 1]);
- }
-
- return ans; // 返回最大利润
- }
- }
算法其主要思想和步骤如下:
初始化变量: 初始化最大利润 ans
为0,获取股票价格数组的长度 n
。
遍历股票价格数组: 使用循环从第二天开始遍历到最后一天,对每一天进行处理。
计算利润: 计算当前交易的利润,使用 Math.max(0, prices[i] - prices[i - 1])
来保证利润不为负数,即如果价格上涨则累加利润,否则不进行操作。
累加利润: 将每次计算得到的利润累加到总利润 ans
中。
返回结果: 返回最终的总利润作为最大利润。
该算法的核心思想是通过贪心策略,在每一次价格上涨时进行交易,以获得最大的累积利润。这样的贪心策略适用于该问题,因为我们只关心总体利润的增加,而不需要具体的买卖操作。最终的时间复杂度是O(n),其中n是股票价格数组的长度。然而,对于贪心算法运用,我们仍然需要根据去分析。本题中算法并不关注股票实际交易买入卖出,而是计算出最大利润并返回结果。
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