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做公司网站外包,seo综合查询站长工具,电子商务b2c网站,高平市规建设局网站121. 买卖股票的最佳时机 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。 你只能选择 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你所能获取的最大利润。 返回你可以从…

121. 买卖股票的最佳时机

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。

你只能选择 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你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回 0 。

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;同时,你不能在买入前卖出股票。

示例 2:

输入:prices = [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。

思路:

        /*

        定义一个二维数组,dp[i][j] i表示第几只股票,j表示是否持有股票的状态,所以j的取值有0和1

        持有股票的状态 dp[i][0] = max(dp[i-1][0],-price[i]);

        其中,dp[i-1][0]是前i-1只股票有一只股票持有的状态,-price[i]指的是持有第i只股票

        不持有股票的状态 dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+price[i]);

        */

代码:
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {/*定义一个二维数组,dp[i][j] i表示第几只股票,j表示是否持有股票的状态,所以j的取值有0和1持有股票的状态 dp[i][0] = max(dp[i-1][0],-price[i]);其中,dp[i-1][0]是前i-1只股票有一只股票持有的状态,-price[i]指的是持有第i只股票不持有股票的状态 dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+price[i]);*/vector<vector<int>>dp(prices.size(),vector<int>(2,0));dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;for(int i = 1;i<prices.size();i++){dp[i][0] = max(dp[i-1][0],-prices[i]);dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+prices[i]);}int result = max(dp[prices.size()-1][0],dp[prices.size()-1][1]);return result;}
};

122. 买卖股票的最佳时机 II

给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

示例 1:

输入:prices = [7,1,5,3,6,4]
输出:7
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 。总利润为 4 + 3 = 7 。

示例 2:

输入:prices = [1,2,3,4,5]
输出:4
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 。总利润为 4 。

示例 3:

输入:prices = [7,6,4,3,1]
输出:0
解释:在这种情况下, 交易无法获得正利润,所以不参与交易可以获得最大利润,最大利润为 0 。

思路:

        /*

        定义一个二维数组dp[i][j]表示最大利润,i是第几只股票,j表示是否持有股票的状态,

        j只有两个状态,0和1

        持有股票的状态 dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-prices[i]);

        不持有股票的状态 dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+price[i]);

        */

代码:
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {/*定义一个二维数组dp[i][j]表示最大利润,i是第几只股票,j表示是否持有股票的状态,j只有两个状态,0和1持有股票的状态 dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-prices[i]);不持有股票的状态 dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+price[i]);*/int len = prices.size();vector<vector<int>>dp(len,vector<int>(2,0));dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;for(int i = 1;i<len;i++){dp[i][0] = max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]-prices[i]);dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+prices[i]);}int result = max(dp[len-1][0],dp[len-1][1]);return result;}
};

还有很多瑕疵,还需继续坚持!

http://www.yidumall.com/news/20300.html

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