LeetCode-算法-買賣股票的最佳時機

力扣題目地址:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/

首先看題目
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

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

解決思路
今天的這道題目比較簡單,看完題目就能知道這是要我們求數組中的最大差值;並且必須是從後往前比較。接下來就說明兩種解決辦法:一是暴力破解法,二是雙指針法(叫雙指針可能不太準確,但想不出其他的名字啦)。

  • 暴力破解
    利用冒泡排序的思想,兩個for循環遍歷數組,比較任意兩個元素的差值,將最大的返回。
  • 雙指針法
    給定一個最小指針(對應初始值爲整數最大值),然後給一個遍歷數組的指針。一次遍歷的過程中,不斷比較當前值和最小指針值的大小,如果當前值更小,則將最小指針移到當前位置(也就是將當前值賦給最小值);如果當前值更大,則獲取兩者差值(利潤)跟最大利潤比較,如果兩者差值更大,則將兩者差值賦給最大利潤,直至最後一位元素。

代碼實現:

	/**
	 * 暴力法破解
     * 求數組中的最大差值(必須是後面的元素大於前面的元素)
     * https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
     * @param prices
     * @author Geyuxuan 2020-03-09 21:38:47
     * @return int
     */
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int max = 0;
        //冒泡排序思想,比較任意兩個差值,記錄最大值
        for(int i = 0; i < prices.length-1; i++) {
            for(int j = i+1 ; j < prices.length; j++) {
                int sub = prices[j] - prices[i];
                //如果當前差值更大,則修改最大利潤
                if(sub > max){
                    max = sub;
                }
            }
        }
        return max;
    }

	/**
	 * 雙指針法破解
     * 求數組中的最大差值(必須是後面的元素大於前面的元素)
     * https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
     * @param prices
     * @author Geyuxuan 2020-03-09 21:38:47
     * @return int
     */
    public int maxProfit1(int[] prices) {
    	//設置最小值爲整數最大值
    	//這樣第一次比較就會把第一個元素賦給最小值
        int minPrice = Integer.MAX_VALUE;
        //最大利潤
        int maxProfit = 0;
        for(int i = 0; i < prices.length; i++) {
        	//當前值小於最小值
            if(prices[i] < minPrice){
            	//替換最小值
                minPrice = prices[i];
            }
            //當前值和最小值差值(當前利潤)
            //當前利潤大於最大利潤,替換最大利潤
            else if(prices[i]-minPrice > maxProfit){
                maxProfit = prices[i]-minPrice;
            }
        }
        //返回最大利潤
        return maxProfit;
    }

不忘初心,砥礪前行。

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