122 买卖股票的最佳时机 II

题目

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。

实现

第一种:贪心算法

贪心策略:只要后一天价格比前一天高,就在前一天买进后一天卖出。

C# 实现

  • 状态:通过
  • 201 / 201 个通过测试用例
  • 执行用时: 140 ms, 在所有 C# 提交中击败了 72.02% 的用户
  • 内存消耗: 24.2 MB, 在所有 C# 提交中击败了 5.36% 的用户
public class Solution
{
    public int MaxProfit(int[] prices)
    {
        int earn = 0;
        for (int i = 0; i < prices.Length-1; i++)
        {
            earn += Math.Max(prices[i + 1] - prices[i], 0);
        }
        return earn;
    }
}

Python 实现

  • 执行结果:通过
  • 执行用时:40 ms, 在所有 Python3 提交中击败了 92.58% 的用户
  • 内存消耗:14.7 MB, 在所有 Python3 提交中击败了 9.98% 的用户
class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        earn = 0
        for i in range(0, len(prices) - 1):
            earn += max(prices[i + 1] - prices[i], 0)
        return earn
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