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Leetcode NO.121 Best Time To Buy And Sell Stock 买卖股票时间

时间:2024-08-25 05:00:19

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Leetcode NO.121 Best Time To Buy And Sell Stock 买卖股票时间

文章目录

1.问题描述2.测试用例示例 1示例 2 3.提示4.代码1.暴力code复杂度 2.动态规划code复杂度

1.问题描述

给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。

你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回 0 。

2.测试用例

示例 1

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。

示例 2

输入:prices = [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。

3.提示

1 <= prices.length <= 1050 <= prices[i] <= 104

4.代码

1.暴力
code

public int maxProfitWithForce(int[] prices) {int maxProfit = 0;for (int i = 1; i < prices.length - 1; i++) {for (int j = i; j < prices.length; j++) {maxProfit = Math.max(prices[j] - prices[i], maxProfit);}}return maxProfit;}

复杂度

* 时间复杂度 O(n^2)* 空闲复杂度 O(1)

2.动态规划
code

public int maxProfitWithDp(int[] prices) {int maxProfit = 0;int minNum = Integer.MAX_VALUE;for (int i = 0; i < prices.length; i++) {minNum = Math.min(minNum, prices[i]);maxProfit = Math.max(maxProfit, prices[i] - minNum);}return maxProfit;}

复杂度

* 时间复杂度 O(n)* 空间复杂度 O(1)

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