【力扣】122. 买卖股票的最佳时机 II
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)。
示例 1:
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 。
示例 2: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。
示例 3: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。提示:
1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
0 <= prices[i] <= 10 ^ 4来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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public int maxProfit(int[] prices) { //动态规划
//时间复杂度 O(n)
//空间复杂度 O(n)
if(prices.length < 2){
return 0;
}
int length = prices.length;
int dp[][] = new int[length][2];
//dp[i][0] 标识当天没有股票
//dp[i-1][0] 昨天也没有股票
//dp[i-1][1] + price[i] 昨天有股票今天卖了
//dp[i][1]
//dp[i-1][0] 今天买股票
//dp[i-1][1] 今天不动
dp[0][0]=0;
dp[0][1]=-prices[0];
for(int i = 1; i < length; i++){
dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]+prices[i]);
dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][0] - prices[i],dp[i-1][1]);
}
return dp[length-1][0];
}
public int maxProfit(int[] prices) { //动态规划
//时间复杂度 O(n)
//空间复杂度 O(1)
if(prices.length < 2){
return 0;
}
int length = prices.length;
int dp[] = new int[2]; //将二维数组变更为一维数组 [i-1][0] [i-1][1] 替换为 [0][1]
dp[0]=0;
dp[1]=-prices[0];
int temp = 0; //使用额外的固定对象来替代循环中使用的临时变量
for(int i = 1; i < length; i++){
temp = Math.max(dp[0],dp[1]+prices[i]);
dp[1] = Math.max(dp[0] - prices[i],dp[1]);
dp[0] = temp;
}
return dp[0];
}
非动态规划的做法参考之前的文章:【力扣】122. 买卖股票的最佳时机 II
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