Java&LeetCode 初入门——122. 买卖股票的最佳时机 II
文内代码全部采用JAVA语言。
题目
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。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)。
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)。
测试用例
示例 1:
输入: [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 。
示例 2:
输入: [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 。
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。
示例 2:
示例 3:
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。
个人解法
这个题本人不会。
直接看答案。
官方解法
方法一:暴力法
这种情况下,我们只需要计算与所有可能的交易组合相对应的利润,并找出它们中的最大利润。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
return calculate(prices, 0);
}
public int calculate(int prices[], int s) {
if (s >= prices.length)
return 0;
int max = 0;
for (int start = s; start < prices.length; start++) {
int maxprofit = 0;
for (int i = start + 1; i < prices.length; i++) {
if (prices[start] < prices[i]) {
int profit = calculate(prices, i + 1) + prices[i] - prices[start];
if (profit > maxprofit)
maxprofit = profit;
}
}
if (maxprofit > max)
max = maxprofit;
}
return max;
}
}
方法二:峰谷法
这个方法的意思呢就是,我们总是在谷点买入,在峰点卖出,这样可以获得利润的最大化。所以整个程序将就是在寻找峰值和谷值。
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int i = 0;
int valley = prices[0];
int peak = prices[0];
int maxprofit = 0;
while (i < prices.length - 1) {
while (i < prices.length - 1 && prices[i] >= prices[i + 1])
i++;
valley = prices[i];
while (i < prices.length - 1 && prices[i] <= prices[i + 1])
i++;
peak = prices[i];
maxprofit += peak - valley;
}
return maxprofit;
}
}
方法三:简单的一次遍历
这个方法也很好理解,就是如果后一个数比前一个数大,那么我们就可以尽可能的获得其中的利润。在A处买入,B处值比A大,抛出获得(B-A)的利润,C处值比B大,所以B处买入C处抛出,以此类推,直到D点,分段卖卖的利润和谷买峰卖的利润是相同的,从而避免了峰值和谷值的循环查找。而且代码也很简洁。
这应该是全场最优的解法了。执行用时: 1 ms, 在Best Time to Buy and Sell Stock II的Java提交中击败了100.00% 的用户
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int maxprofit = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
if (prices[i] > prices[i - 1])
maxprofit += prices[i] - prices[i - 1];
}
return maxprofit;
}
}