手撕LeetCode—121 買賣股票的最佳時機

給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。

如果你最多隻允許完成一筆交易（即買入和賣出一支股票），設計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。

注意你不能在買入股票前賣出股票。

示例 1:

輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 5
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出，最大利潤 = 6-1 = 5 。
     注意利潤不能是 7-1 = 6, 因爲賣出價格需要大於買入價格。

示例 2:

輸入: [7,6,4,3,1]
輸出: 0
解釋: 在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤爲 0。

這個題是一個數組的動態規劃問題，要求最大差值（後數比前數大的情況下）

我最開始最直接的想法就是嵌套遍歷，雖然耗時肯定巨長，但是思路簡單，先寫出來再說嘛。

public int maxProfit(int[] prices) {
    int price = 0;
    int tmp = 0;
    for(int i = 0;i<prices.length-2; i++){
        for(int j = 0;j<prices.length-1;j++){
            if(prices[i]>=prices[j]){
                tmp = 0;
                if(price <tmp){
                    price = tmp;
                }
            }else{
                tmp=prices[j]-prices[i];
                if(price <tmp){
                    price = tmp;
                }
            }
        }
    }
    return price;
}

果然，提交結果的耗時是400多毫秒。必須要改進，那沒的說。

再簡單點的思路就是去掉內層循環，直接通過比較來迭代出結果。

public int maxProfit(int[] prices) {
    if(prices==null||prices.length==0){
        return 0;
    }
    int min = prices[0];
    int profit = 0;
    for(int i = 0;i<prices.length;i++){
        if(prices[i]<min){
            min = prices[i];
        }else{
            if(profit<prices[i]-min){
                profit = prices[i]-min;
            }
        }
    }
    return profit;
}

這次的提交結果有了質的飛躍，耗時僅僅1毫秒。