买卖股票的最佳时机
leetcode中,买卖股票相关的题目
I 题
题目
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock
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。
如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票一次),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意:你不能在买入股票前卖出股票。
示例 1:
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| 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。
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示例2:
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| 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。
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答案
动态规划
假定每天都以当天(包括当天)的最低值买入,然后再以当天的价格卖出,然后比较每次卖出的价格,取最低值
需要注意的是,这个题有一个坑,传入的prices
没有做合法性限制,需要自己判断一下
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| public int maxProfit(int[] prices) { int sum = 0; if(prices == null || prices.length<=0){ return sum; } int min = prices[0]; for (int i = 1; i < prices.length; i++) { int val = prices[i]; min = Math.min(val, min); sum = Math.max(val - min, sum); } return sum; }
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II 题
题目
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/
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)。
示例1:
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| 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 。
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示例2:
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| 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。
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示例3:
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| 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。
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答案
使用贪心算法求解
贪心算法:在每一步总是做出在当前看来最好的选择。
在计算该题时,假定每相邻两天,只要第二天加个高于第一天,那么都 进行买入与卖出
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| public int maxProfit(int[] prices) { int sum = 0; for (int i = 1; i < prices.length; i++) { int lastVal = prices[i - 1]; int val = prices[i]; int sub = val - lastVal; if (sub > 0) { sum += sub; } } return sum; }
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III 题
题目
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/
给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。
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)。
示例1:
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| 输入: [3,3,5,0,0,3,1,4] 输出: 6 解释: 在第 4 天(股票价格 = 0)的时候买入,在第 6 天(股票价格 = 3)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。 随后,在第 7 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 8 天 (股票价格 = 4)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
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示例2:
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| 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。
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示例3:
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| 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
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答案
利用动态规划思想进行解答,思路在注释里
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| public int maxProfit(int[] prices) { if(prices.length == 0){ return 0; } int[][][] dp = new int[prices.length][2][3]; dp[0][1][0] = -prices[0]; dp[0][1][1] = -prices[0]; for (int i = 1; i < prices.length; i++) { int price = prices[i]; dp[i][0][1] = Math.max(dp[i - 1][0][1], dp[i - 1][1][0] + price); dp[i][0][2] = Math.max(dp[i - 1][0][2], dp[i - 1][1][1] + price); dp[i][1][0] = Math.max(dp[i - 1][1][0], dp[i - 1][0][0] - price); dp[i][1][1] = Math.max(dp[i - 1][1][1], dp[i - 1][0][1] - price); } int max = Math.max(dp[prices.length - 1][0][1], dp[prices.length - 1][0][2]); return Math.max(max, 0); }
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IV 题
题目
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iv/
给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。
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)。
示例 1:
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| 输入: [2,4,1], k = 2 输出: 2 解释: 在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入,在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。
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示例2:
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| 输入: [3,2,6,5,0,3], k = 2 输出: 7 解释: 在第 2 天 (股票价格 = 2) 的时候买入,在第 3 天 (股票价格 = 6) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-2 = 4 。 随后,在第 5 天 (股票价格 = 0) 的时候买入,在第 6 天 (股票价格 = 3) 的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
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答案
使用动态规划,将第三题
的代码改造即可。
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| public int maxProfit(int k, int[] prices) { if (k == 0 || prices.length == 0) { return 0; } int size = prices.length; if (k > size / 2) { int sum = 0; for (int i = 1; i < size; i++) { int sub = prices[i] - prices[i - 1]; if (sub > 0) { sum += sub; } } return sum; } int[][][] dp = new int[size][2][k + 1]; for (int i = 0; i < k; i++) { dp[0][1][i] = -prices[0]; } for (int i = 1; i < size; i++) { int price = prices[i]; for (int j = 0; j <= k; j++) { if (j < k) { dp[i][1][j] = Math.max(dp[i - 1][1][j], dp[i - 1][0][j] - price); } if (j >= 1) { dp[i][0][j] = Math.max(dp[i - 1][0][j], dp[i - 1][1][j - 1] + price); } } } int max = 0; for (int i = 1; i <= k; i++) { max = Math.max(max, dp[size - 1][0][i]); } return max; }
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