122. 买卖股票的最佳时机 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:

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 。

示例 2:

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。

示例 3:

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。

方法一:普通

交易次数不受限,如果可以把所有的上坡全部收集到,一定是利益最大化的,就是在超过当前进价时,达到波峰时候卖出去

public int maxProfit(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length <= 1) 
        	return 0;
        int ans = 0;
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] > arr[i-1]) {  
            	// 卖出 因为此时有利可图
                ans += (arr[i] - arr[i-1]);
            }
        }

        return ans;
    }

方法二:贪心

leetcode官方题解
来源:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/solution/mai-mai-gu-piao-de-zui-jia-shi-ji-ii-by-leetcode-s/
122. 买卖股票的最佳时机 II_算法
特别注意贪心法计算的也只是明天的利润是正还是负,并且通过max比较得出最大者,如果计算到负值了,也不用担心,通过max比较,会直接选择 +0


class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int ans = 0;
        int size = prices.size();
        for (int i = 1; i < size; ++i) {
            ans += max(0, prices[i] - prices[i - 1]);
        }
        return ans;
    }
};

方法三:动态规划

leetcode官方题解
来源:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/solution/mai-mai-gu-piao-de-zui-jia-shi-ji-ii-by-leetcode-s/
122. 买卖股票的最佳时机 II_算法_02
注意:

定义状态 :

  • dp[i][0] 表示第 i 天交易完后手里没有股票的最大利润,
  • dp[i][1] 表示第 i 天交易完后手里持有一支股票的最大利润
class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int n = prices.size();
        int dp[n][2];
        dp[0][0] = 0, dp[0][1] = -prices[0];
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
        	// 手里有一只股票 减去明天的价格得到卖出的利润 dp[i - 1][1] + prices[i]  卖出后手里没有股票变成 临时dp[i][0]  但是还得比较 刚得到的dp[i][0] 与 今天没有股票的最大利润dp[i - 1][0]   
            dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]);
            dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);
        }
        return dp[n - 1][0];
    }
};