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docs: 股票的最佳时机二添加视频链接跳转
This commit is contained in:
liangzhensheng
@ -4,43 +4,49 @@
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</a>
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<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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# 122.买卖股票的最佳时机II
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# 122.买卖股票的最佳时机 II
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[力扣题目链接](https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/)
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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。
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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。
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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）。
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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）。
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示例 1:
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* 输入: [7,1,5,3,6,4]
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* 输出: 7
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* 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 。
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- 输入: [7,1,5,3,6,4]
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- 输出: 7
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- 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 。
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示例 2:
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* 输入: [1,2,3,4,5]
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* 输出: 4
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* 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。
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示例 3:
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* 输入: [7,6,4,3,1]
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* 输出: 0
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* 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
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- 输入: [1,2,3,4,5]
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- 输出: 4
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- 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。
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示例 3:
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- 输入: [7,6,4,3,1]
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- 输出: 0
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- 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
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提示：
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* 1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
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* 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4
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- 1 <= prices.length <= 3 \* 10 ^ 4
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- 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4
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# 视频讲解
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**《代码随想录》算法视频公开课：[贪心算法也能解决股票问题！LeetCode：122.买卖股票最佳时机 II](https://www.bilibili.com/video/BV1ev4y1C7na)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解**。
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## 思路
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本题首先要清楚两点：
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* 只有一只股票！
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* 当前只有买股票或者卖股票的操作
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- 只有一只股票！
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- 当前只有买股票或者卖股票的操作
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想获得利润至少要两天为一个交易单元。
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@ -52,17 +58,16 @@
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如何分解呢？
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假如第0天买入，第3天卖出，那么利润为：prices[3] - prices[0]。
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假如第 0 天买入，第 3 天卖出，那么利润为：prices[3] - prices[0]。
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相当于(prices[3] - prices[2]) + (prices[2] - prices[1]) + (prices[1] - prices[0])。
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**此时就是把利润分解为每天为单位的维度，而不是从0天到第3天整体去考虑！**
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**此时就是把利润分解为每天为单位的维度，而不是从 0 天到第 3 天整体去考虑！**
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那么根据prices可以得到每天的利润序列：(prices[i] - prices[i - 1]).....(prices[1] - prices[0])。
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那么根据 prices 可以得到每天的利润序列：(prices[i] - prices[i - 1]).....(prices[1] - prices[0])。
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如图：
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一些同学陷入：第一天怎么就没有利润呢，第一天到底算不算的困惑中。
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@ -77,7 +82,7 @@
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局部最优可以推出全局最优，找不出反例，试一试贪心！
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对应C++代码如下：
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对应 C++代码如下：
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```CPP
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class Solution {
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@ -92,12 +97,12 @@ public:
|
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};
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```
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* 时间复杂度：O(n)
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||||
* 空间复杂度：O(1)
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- 时间复杂度：O(n)
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||||
- 空间复杂度：O(1)
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### 动态规划
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||||
动态规划将在下一个系列详细讲解，本题解先给出我的C++代码（带详细注释），感兴趣的同学可以自己先学习一下。
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||||
动态规划将在下一个系列详细讲解，本题解先给出我的 C++代码（带详细注释），感兴趣的同学可以自己先学习一下。
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```CPP
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class Solution {
|
||||
@ -119,8 +124,8 @@ public:
|
||||
};
|
||||
```
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* 时间复杂度：$O(n)$
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||||
* 空间复杂度：$O(n)$
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- 时间复杂度：$O(n)$
|
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- 空间复杂度：$O(n)$
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## 总结
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@ -134,9 +139,10 @@ public:
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## 其他语言版本
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### Java:
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### Java:
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贪心:
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```java
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// 贪心思路
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class Solution {
|
||||
@ -151,6 +157,7 @@ class Solution {
|
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```
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动态规划:
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||||
|
||||
```java
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||||
class Solution { // 动态规划
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||||
public int maxProfit(int[] prices) {
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@ -172,8 +179,10 @@ class Solution { // 动态规划
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}
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```
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||||
### Python:
|
||||
### Python:
|
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|
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贪心:
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||||
```python
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class Solution:
|
||||
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
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||||
@ -184,6 +193,7 @@ class Solution:
|
||||
```
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|
||||
动态规划:
|
||||
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||||
```python
|
||||
class Solution:
|
||||
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
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||||
@ -200,6 +210,7 @@ class Solution:
|
||||
### Go:
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贪心算法
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```go
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func maxProfit(prices []int) int {
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var sum int
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@ -212,7 +223,9 @@ func maxProfit(prices []int) int {
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||||
return sum
|
||||
}
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||||
```
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|
||||
动态规划
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||||
|
||||
```go
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||||
func maxProfit(prices []int) int {
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||||
dp := make([][]int, len(prices))
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||||
@ -226,7 +239,7 @@ func maxProfit(prices []int) int {
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||||
dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i], dp[i-1][1])
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||||
}
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return dp[len(prices)-1][0]
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||||
|
||||
}
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||||
func max(a, b int) int {
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if a > b {
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@ -239,6 +252,7 @@ func max(a, b int) int {
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### Javascript:
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贪心
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```Javascript
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var maxProfit = function(prices) {
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||||
let result = 0
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||||
@ -249,27 +263,28 @@ var maxProfit = function(prices) {
|
||||
};
|
||||
```
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||||
|
||||
动态规划
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||||
动态规划
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||||
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||||
```javascript
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const maxProfit = (prices) => {
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||||
let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
|
||||
// dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
|
||||
// dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
|
||||
dp[0][0] = 0 - prices[0];
|
||||
dp[0][1] = 0;
|
||||
for(let i = 1; i < prices.length; i++) {
|
||||
// 如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来
|
||||
// 第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
|
||||
// 第i天买入股票，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即：dp[i - 1][1] - prices[i]
|
||||
dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]);
|
||||
|
||||
// 在来看看如果第i天不持有股票即dp[i][1]的情况， 依然可以由两个状态推出来
|
||||
// 第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
|
||||
// 第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即：prices[i] + dp[i - 1][0]
|
||||
dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i]);
|
||||
}
|
||||
let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
|
||||
// dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
|
||||
// dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
|
||||
dp[0][0] = 0 - prices[0];
|
||||
dp[0][1] = 0;
|
||||
for (let i = 1; i < prices.length; i++) {
|
||||
// 如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来
|
||||
// 第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
|
||||
// 第i天买入股票，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金减去 今天的股票价格 即：dp[i - 1][1] - prices[i]
|
||||
dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
|
||||
|
||||
return dp[prices.length -1][1];
|
||||
// 在来看看如果第i天不持有股票即dp[i][1]的情况， 依然可以由两个状态推出来
|
||||
// 第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
|
||||
// 第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票佳价格卖出后所得现金即：prices[i] + dp[i - 1][0]
|
||||
dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return dp[prices.length - 1][1];
|
||||
};
|
||||
```
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||||
|
||||
@ -277,17 +292,18 @@ const maxProfit = (prices) => {
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
function maxProfit(prices: number[]): number {
|
||||
let resProfit: number = 0;
|
||||
for (let i = 1, length = prices.length; i < length; i++) {
|
||||
resProfit += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
|
||||
}
|
||||
return resProfit;
|
||||
};
|
||||
let resProfit: number = 0;
|
||||
for (let i = 1, length = prices.length; i < length; i++) {
|
||||
resProfit += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
|
||||
}
|
||||
return resProfit;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Rust
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||||
|
||||
贪心：
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||||
|
||||
```Rust
|
||||
impl Solution {
|
||||
fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
|
||||
@ -304,6 +320,7 @@ impl Solution {
|
||||
```
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|
||||
动态规划：
|
||||
|
||||
```Rust
|
||||
impl Solution {
|
||||
fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
|
||||
@ -323,7 +340,9 @@ impl Solution {
|
||||
```
|
||||
|
||||
### C:
|
||||
|
||||
贪心：
|
||||
|
||||
```c
|
||||
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
||||
int result = 0;
|
||||
@ -339,6 +358,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
||||
```
|
||||
|
||||
动态规划：
|
||||
|
||||
```c
|
||||
#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
|
||||
|
||||
@ -363,6 +383,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
||||
### Scala
|
||||
|
||||
贪心:
|
||||
|
||||
```scala
|
||||
object Solution {
|
||||
def maxProfit(prices: Array[Int]): Int = {
|
||||
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||||
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