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https://leetcode-cn.com/problems/gu-piao-de-zui-da-li-run-lcof/
难度: #中等
题目
假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中,请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少?示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 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。
示例 2:
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。
限制:0 <= 数组长度 <= 10^5
注意:本题与主站 121 题相同:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
代码框架
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
}
}
题目解析
解答思路1:
遍历数组,
分别把当前的元素作为买入时机,
把当前元素后面的元素依次作为卖出时机,
从而找到最大利润。
解答思路2:
优化暴利解法,
在寻找第i天后卖出的最佳时机,
存在重复子问题,
优化后避免的重复寻找。
遍历数组,
从第i天开始买入prices[i],
则第i天后面的最大值prices[m]可以卖出,
取profit=Max(profit,prices[m]-prices[i]),
再计算第i+1天的买入prices[i+1],
则第i+1天后面的最大值prices[n]可以卖出,
取profit=Max(profit,prices[n]-prices[j]),
讨论两次最大值prices的下标m和n,
如果m=n,则存在重复子问题,
不需要反复计算下标的最大值,
可以极大的优化暴利解法的性能,
所以需要记录最大值所在的下标m,
可以知道第i到m-1天后面的最大值都是prices[m],
考虑数组[7,1,5,3,6,4]
对应下标[0,1,2,3,4,5]
第0到3次的最大值都是6,下标为4,
第4次由于自己本身是最大值,没有比较的必要了,
后面如果还有其他值,
可以从第m+1个元素开始递归,
重复进行上述操作,
当前最大值前面的值都不需要在考虑了,
因为无论前m-1个元素多小,
后面的最大值已经是第m个元素了,
两者的差值不可能再大了。
解答思路3:
遍历数组一遍,
在遍历第i天的时候,
找出到目前为止当前的最小值,
然后假设自己就是在那一天买的,
不需要确切知道是哪一天买的,
然后在第i天的时候,
计算卖出的利润,
保存利润的最大值,
直到数组遍历完毕,
就能获得最大的利润,
不需要确切知道是哪一天卖的。
解答思路4:
同解答思路3,
但是性能更高,
这里执行用时为0ms,
前面执行用时为1ms。
同时也是一种动态规划的思路。
另外一提,Math.min和max的性能,
高于解答思路3中的比较代码。
解答思路5:
动态规划解法,
使用dp数组记录到第i天时,
买卖股票一次的最大利润,
注意不一定是当天卖出才是最大利润,
即dp[i]最大利润,
要取当前卖出时的利润,
和前一天的最大利润的最大值,
递推公式:
dp[i]=max(dp[i-1],profit);
profit为当天的最大利润,
需要用当天卖出的价格减去前面出现的最小价格,
计算公式为:
profit=prices[i]-min;
min为前i天的最低价格。
测试用例
package edu.yuwen.sowrd.d60.num63.solution;
import org.junit.jupiter.api.Assertions;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import edu.yuwen.sowrd.d60.num63.sol5.Solution;
public class SolutionTest {
/**
* 示例 1:
* 输入: [7,1,5,3,6,4]
* 输出: 5
* 解释: 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。
*/
@Test
public void testCase1() {
Solution solution = new Solution();
int[] prices = { 7, 1, 5, 3, 6, 4 };
int res = solution.maxProfit(prices);
Assertions.assertEquals(5, res);
}
/**
* 示例 2:
* 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。
*/
@Test
public void testCase2() {
Solution solution = new Solution();
int[] prices = { 7, 6, 4, 3, 1 };
int res = solution.maxProfit(prices);
Assertions.assertEquals(0, res);
}
/**
* 输入: [2,1,4]
* 输出: 3
* 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
*/
@Test
public void testCase3() {
Solution solution = new Solution();
int[] prices = { 2, 1, 4 };
int res = solution.maxProfit(prices);
Assertions.assertEquals(3, res);
}
}
解答1
package edu.yuwen.sowrd.num63.sol1;
public class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices == null || prices.length == 0) {
return 0;
}
// 初始化最大利润为0
int max = 0;
// 买入时机,最后一天无法作为买入时机
for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
// 卖出时机
for (int j = i + 1; j < prices.length; j++) {
// 找出最大利润
int profit = prices[j] - prices[i];
max = Math.max(max, profit);
}
}
return max;
}
}
解答2
package edu.yuwen.sowrd.num63.sol2;
public class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices == null || prices.length == 0) {
return 0;
}
int profit = 0;
int maxIndex = -1;
// 第i天买入时机,最后一天无法买入
for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
// 最大值的时候,也无法买入
if (i == maxIndex) {
continue;
}
// i大于最大值的下标,则需要重新查找最大值
if (i > maxIndex) {
// 找到i+1到length-1的最大值的下标,左闭右开
maxIndex = findMax(prices, i + 1);
}
profit = Math.max(profit, prices[maxIndex] - prices[i]);
}
return profit;
}
private int findMax(int[] prices, int i) {
int max = Integer.MIN_VALUE;
int maxIndex = -1;
for (int m = i; m < prices.length; m++) {
// 找到最大值的下标,且如果有重复的最大值,取索引最大的
if (max <= prices[m]) {
max = prices[m];
maxIndex = m;
}
}
return maxIndex;
}
}
解答3
package edu.yuwen.sowrd.num63.sol3;
public class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices == null || prices.length == 0) {
return 0;
}
int profit = 0;
int min = prices[0];
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
// 更新最小值,且买入当天不卖出
if (min > prices[i]) {
min = prices[i];
continue;
}
// 更新最大利润
int newP = prices[i] - min;
if (profit < newP) {
profit = newP;
}
}
return profit;
}
}
解答4 推荐
package edu.yuwen.sowrd.num63.sol4;
public class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int cost = Integer.MAX_VALUE, profit = 0;
for (int price : prices) {
cost = Math.min(cost, price);
profit = Math.max(profit, price - cost);
}
return profit;
}
}
解答5
package edu.yuwen.sowrd.num63.sol5;
public class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices == null || prices.length == 0) {
return 0;
}
int[] dp = new int[prices.length];
// 当天买入卖出利润0
dp[0] = 0;
// 前i天的最小值
int min = prices[0];
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
// 更新最小值
min = Math.min(min, prices[i]);
// 当天卖出的最大利润
int profit = prices[i] - min;
// 前i天买卖一次的最大利润
dp[i] = Math.max(dp[i - 1], profit);
}
return dp[prices.length - 1];
}
}