121題買賣股票的最佳時機和122題買賣股票的最佳時機 II
121. 買賣股票的最佳時機
題目
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。
如果你最多只允許完成一筆交易（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。
來源：力扣（LeetCode）
鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock
著作權歸領釦網絡所有。商業轉載請聯繫官方授權，非商業轉載請註明出處。
我的代碼
思路：循環遍歷數組，用當天的價格減去之前的最低價格，跟最高利潤作比較，則高而取。
class Solution {
static int maxProfit(int[] prices) {
//如果數組長度不大於2，就爲無效數組，不進行處理
if(prices.length < 2){
return 0;
}
//最大利潤
int max = 0;
//當天之前的最小价格
int min = prices[0];
//遍歷數組
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
//用當天價格減去當天之前的最低價格，跟最大利潤做比較，取其中的大值
max = Math.max(max,prices[i]-min);
//比較當天價格是否是最低的，如果是的話就將值替換
min = Math.min(min,prices [i]);
}
//返回最大利潤
return max;
}
}
測試代碼結果正確並可提交
122. 買賣股票的最佳時機 II
題目
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。
設計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。你可以儘可能地完成更多的交易（多次買賣一支股票）。
注意：你不能同時參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票）。
示例 1:
輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 7
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 3 天（股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
隨後，在第 4 天（股票價格 = 3）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 6-3 = 3 。
示例 2:
輸入: [1,2,3,4,5]
輸出: 4
解釋: 在第 1 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天 （股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接連購買股票，之後再將它們賣出。
因爲這樣屬於同時參與了多筆交易，你必須在再次購買前出售掉之前的股票。
示例 3:
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。
來源：力扣（LeetCode）
鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
著作權歸領釦網絡所有。商業轉載請聯繫官方授權，非商業轉載請註明出處。
我的代碼1
思路：在之前的思路上進行更改，使用循環嵌套遞歸，遞歸循環進行計算，取出所能得到的最高值
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
//調用 循環 遞歸方法，取得最大利潤
return cal(prices,0);
}
public int cal(int[] prices,int a){
//當數組下標小於等於a時，返回0
if (prices.length <= a){
return 0;
}
int max = 0;
int min = prices [a];
//雙層循環，外層從下標a開始遍歷數組，內層從外層下標i+1開始遍歷數組
for (int i = a; i < prices.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < prices.length; j++) {
//如果下標j的價格大於下標i的價格，則進行遞歸併得出最大利潤
if (prices[j] > prices [i]){
//遞歸進行查找當前下標之後的
max = Math.max(max,cal(prices,j + 1) + prices[j] - prices [i]);
}
}
}
return max;
}
}
測試代碼結果正確但提交失敗
失敗原因：時間複雜度和空間複雜度過高，導致超出時間限制
我的代碼2
思路二：使用波峯減波谷的方式，累計得出最大利潤
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices.length == 0) {
return 0;
}
int i = 0;
//波谷
int low = prices[0];
//波峯
int high = prices[0];
//利潤
int max = 0;
while (i < prices.length - 1) {
//波谷：當前值比前一個值小，也比後一個值小
while (i < prices.length - 1 && prices[i] >= prices[i + 1]) {
i++;
}
low = prices[i];
//波峯：當前值比前一個值的，也比後一個值大
while (i < prices.length - 1 && prices[i] <= prices[i + 1]) {
i++;
}
high = prices[i];
max += high - low;
}
return max;
}
}
測試代碼結果正確並可提交
