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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:
@ -4,43 +4,49 @@
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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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<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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[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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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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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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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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- 输入: [7,1,5,3,6,4]
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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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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: [1,2,3,4,5]
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* 输入: [7,6,4,3,1]
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- 输出: 4
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* 输出: 0
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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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* 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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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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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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## 思路
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本题首先要清楚两点:
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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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- 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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- 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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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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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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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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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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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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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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```CPP
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class Solution {
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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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```
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```
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* 时间复杂度:O(n)
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- 时间复杂度:O(n)
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* 空间复杂度:O(1)
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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
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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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```CPP
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class Solution {
|
class Solution {
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@ -119,8 +124,8 @@ public:
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};
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};
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```
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```
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* 时间复杂度:$O(n)$
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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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- 空间复杂度:$O(n)$
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## 总结
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## 总结
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@ -137,6 +142,7 @@ public:
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### Java:
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### Java:
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贪心:
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贪心:
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```java
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```java
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// 贪心思路
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// 贪心思路
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class Solution {
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class Solution {
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@ -151,6 +157,7 @@ class Solution {
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```
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```
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动态规划:
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动态规划:
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```java
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```java
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class Solution { // 动态规划
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class Solution { // 动态规划
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public int maxProfit(int[] prices) {
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public int maxProfit(int[] prices) {
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@ -173,7 +180,9 @@ class Solution { // 动态规划
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```
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```
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### Python:
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### Python:
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贪心:
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贪心:
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```python
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```python
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class Solution:
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class Solution:
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def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
|
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
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@ -184,6 +193,7 @@ class Solution:
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```
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```
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动态规划:
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动态规划:
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```python
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```python
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class Solution:
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class Solution:
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def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
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def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
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@ -200,6 +210,7 @@ class Solution:
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### Go:
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### Go:
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贪心算法
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贪心算法
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```go
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```go
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func maxProfit(prices []int) int {
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func maxProfit(prices []int) int {
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var sum 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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return sum
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}
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}
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```
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```
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动态规划
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动态规划
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```go
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```go
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func maxProfit(prices []int) int {
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func maxProfit(prices []int) int {
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dp := make([][]int, len(prices))
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dp := make([][]int, len(prices))
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@ -239,6 +252,7 @@ func max(a, b int) int {
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### Javascript:
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### Javascript:
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贪心
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贪心
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```Javascript
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```Javascript
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var maxProfit = function(prices) {
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var maxProfit = function(prices) {
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let result = 0
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let result = 0
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@ -250,26 +264,27 @@ var maxProfit = function(prices) {
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```
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```
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动态规划
|
动态规划
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```javascript
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```javascript
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const maxProfit = (prices) => {
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const maxProfit = (prices) => {
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let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
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let dp = Array.from(Array(prices.length), () => Array(2).fill(0));
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||||||
// dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
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// dp[i][0] 表示第i天持有股票所得现金。
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||||||
// dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
|
// dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金
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||||||
dp[0][0] = 0 - prices[0];
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dp[0][0] = 0 - prices[0];
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||||||
dp[0][1] = 0;
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dp[0][1] = 0;
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||||||
for(let i = 1; i < prices.length; i++) {
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for (let i = 1; i < prices.length; i++) {
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||||||
// 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
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// 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
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||||||
// 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]
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// 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]
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||||||
// 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]
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// 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]
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||||||
dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] - prices[i]);
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dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] - prices[i]);
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// 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
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// 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
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||||||
// 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]
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// 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]
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||||||
// 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]
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// 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]
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dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i]);
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dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
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}
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}
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return dp[prices.length -1][1];
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return dp[prices.length - 1][1];
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};
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};
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```
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```
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@ -277,17 +292,18 @@ const maxProfit = (prices) => {
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```typescript
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```typescript
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||||||
function maxProfit(prices: number[]): number {
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function maxProfit(prices: number[]): number {
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let resProfit: number = 0;
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let resProfit: number = 0;
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||||||
for (let i = 1, length = prices.length; i < length; i++) {
|
for (let i = 1, length = prices.length; i < length; i++) {
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||||||
resProfit += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
|
resProfit += Math.max(prices[i] - prices[i - 1], 0);
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}
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}
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||||||
return resProfit;
|
return resProfit;
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||||||
};
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}
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```
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```
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### Rust
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### Rust
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贪心:
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贪心:
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```Rust
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```Rust
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impl Solution {
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impl Solution {
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fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
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fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
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@ -304,6 +320,7 @@ impl Solution {
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```
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```
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动态规划:
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动态规划:
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```Rust
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```Rust
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impl Solution {
|
impl Solution {
|
||||||
fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
|
fn max(a: i32, b: i32) -> i32 {
|
||||||
@ -323,7 +340,9 @@ impl Solution {
|
|||||||
```
|
```
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### C:
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### C:
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贪心:
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贪心:
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||||||
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```c
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```c
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int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
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int result = 0;
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int result = 0;
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||||||
@ -339,6 +358,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
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```
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```
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||||||
|
|
||||||
动态规划:
|
动态规划:
|
||||||
|
|
||||||
```c
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```c
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||||||
#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
|
#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))
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||||||
|
|
||||||
@ -363,6 +383,7 @@ int maxProfit(int* prices, int pricesSize){
|
|||||||
### Scala
|
### Scala
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||||||
|
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贪心:
|
贪心:
|
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```scala
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```scala
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object Solution {
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object Solution {
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def maxProfit(prices: Array[Int]): Int = {
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def maxProfit(prices: Array[Int]): Int = {
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