LeetCode腾讯精选练习50题-121.买卖股票的最佳时机

• • • 题目描述
    • 解题思路
    • • • 思路1 动态规划
        • 思路2 暴力法（会超出时间限制）
    • 代码（Java）

• 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
• 只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。
• 设计一个算法来计算所能获取的最大利润。
• 返回可以从这笔交易中获取的最大利润。
• 如果不能获取任何利润，返回 0 。

example
input  : prices = [7,1,5,3,6,4]
output : 5
note   : 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
         注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，不能在买入前卖出股票。

input  : prices = [7,6,4,3,1]
output : 0
note   : 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

• 维护最大利润数组
  • 借助额外的数组 dp，记录在价格数组中，从开始到每个位置的共 n-1 个子区间内，可以获得的最大利润
  • dp[i]表示前i天的子区间内，可以获得的最大利润
  • 初始dp[0] = 0，因为不能在当天操作，所以无法获得利润
  • 动态规划的状态转移方程：dp[i] = Math.max(prices[i] - minPrice, dp[i - 1])
  • 状态转移方程解释：如果当天的价格prices[i]与历史最低价格的差sub，大于前一天可以获得的最大利润dp[i-1]，则把当天可获得的最大利润dp[i]设置为sub；否则把dp[i]设置为与dp[i-1]相同的值，说明可以获得的最大利润的卖出时间在之前的某天，所以只要保证在今天之前卖出，持续到今天依然是能够保证最大利润。
  • 那么遍历结束后，数组dp的最后一个元素值，就是整个时间区间内，可以获得的最大利润值。
  • 时间复杂度O(n)
  • 空间复杂度O(n)
• 只维护最大利润变量
  • 其实是 维护最大利润数组 做法的变形，即直接在遍历过程中通过比较记录最大差额
  • 时间复杂度O(n)
  • 空间复杂度O(1)

• 仅供参考，实际提交无法通过测试，会超出时间限制
• 双重循环，找到满足以下条件的最大差值就是最大利润，即：
  • Max(prices[j] - prices[i]) && j > i
  • 0 < i < prices.length - 1, i + 1 < j < prices.length
• 时间复杂度O(n^2)
• 空间复杂度O(1)

思路1代码

public class Solution1 {
    public int maxProfitDp1(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = 0;
        int minPrice = prices[0];
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            // dp[i] = Math.max(prices[i] - minPrice, dp[i - 1]);
            // minPrice = Math.min(minPrice, prices[i]);
            
            if (prices[i] - minPrice > dp[i - 1]) {
                dp[i] = prices[i] - minPrice;
            } else {
                dp[i] = dp[i - 1];
            }

            if (minPrice > prices[i]) {
                minPrice = prices[i];
            }
        }
        return dp[n - 1];
    }
    
    // DP2为动态规划的简化，放弃额外的数组记录，只维护一个最大利润变量，是从DP衍生而来的
    public int maxProfitDp2(int[] prices) {
        int len = prices.length;
        int maxProfile = 0;
        int minPrice = prices[0];
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            // maxProfile = Math.max(prices[i] - minPrice, maxProfile);
            // minPrice = Math.min(minPrice, prices[i]);
            if (prices[i] - minPrice > maxProfile) {
                maxProfile = prices[i] - minPrice;
            }
            if (minPrice > prices[i]){
                minPrice = prices[i];
            }
        }
        return maxProfile;
    }
}

思路2代码

public class Solution2 {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int len = prices.length;
        int maxProf = 0;
        for (int i = 0; i < len - 1; i++) {
            for (int j = i + 1; j < len; j++) {
                maxProf = Math.max(prices[j] - prices[i], maxProf);
            }
        }
        return maxProf;
    }
}