题目来源:https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/
好久没写代码了,啥啥都忘了
C++题解1:贪心算法。(来源代码随想录)
因为股票就买卖一次,那么贪心的想法很自然就是取最左最小值,取最右最大值,那么得到的差值就是最大利润。
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int low = prices[0];
int n = prices.size();
int maxp = 0;
for(int i = 0; i < n; i++){
low = min(low, prices[i]);
maxp = max(maxp, prices[i] - low);
}
return maxp;
}
};
C++题解2:动态规划 (来源代码随想录)
动规五部曲分析如下:
1. 确定dp数组(dp table)以及下标的含义。dp[i][0] 表示第i天持有股票所得最多现金 ,一开始现金是0,那么加入第i天买入股票现金就是 -prices[i], 这是一个负数。dp[i][1] 表示第i天不持有股票所得最多现金。注意这里说的是“持有”,“持有”不代表就是当天“买入”!也有可能是昨天就买入了,今天保持持有的状态
2. 确定递推公式
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,所得现金就是买入今天的股票后所得现金即:-prices[i]
那么dp[i][0]应该选所得现金最大的,所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
如果第i天不持有股票即dp[i][1], 也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价格卖出后所得现金即:prices[i] + dp[i - 1][0]
同样dp[i][1]取最大的,dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
3. dp数组如何初始化
由递推公式 dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]); 和 dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);可以看出其基础都是要从dp[0][0]和dp[0][1]推导出来。
那么dp[0][0]表示第0天持有股票,此时的持有股票就一定是买入股票了,因为不可能有前一天推出来,所以dp[0][0] -= prices[0]; dp[0][1]表示第0天不持有股票,不持有股票那么现金就是0,所以dp[0][1] = 0;
4. 确定遍历顺序
从递推公式可以看出dp[i]都是由dp[i - 1]推导出来的,那么一定是从前向后遍历。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-829026.html
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int n = prices.size();
// 所拥有的金额
vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(2));
dp[0][0] = -prices[0]; //持有,即买入或者之前就持有
dp[0][1] = 0; //不持有,即卖出或者之前就已经卖出
for(int i = 1; i < n; i++){
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], -prices[i]);
dp[i][1] = max(dp[i-1][1], prices[i] + dp[i-1][0]);
}
return dp[n-1][1]; // 最后一定是不持有
}
};
从递推公式可以看出,dp[i]只是依赖于dp[i - 1]的状态。那么我们只需要记录 当前天的dp状态和前一天的dp状态就可以了,可以使用滚动数组来节省空间,代码如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-829026.html
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int len = prices.size();
vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(2)); // 注意这里只开辟了一个2 * 2大小的二维数组
dp[0][0] -= prices[0];
dp[0][1] = 0;
for (int i = 1; i < len; i++) {
dp[i % 2][0] = max(dp[(i - 1) % 2][0], -prices[i]);
dp[i % 2][1] = max(dp[(i - 1) % 2][1], prices[i] + dp[(i - 1) % 2][0]);
}
return dp[(len - 1) % 2][1];
}
};
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