代码随想录算法训练营day40(补0208)

embedded/2025/2/23 10:05:44/

买卖股票专栏

1.买卖股票最佳时机

贪心法,好想

题目

121. 买卖股票的最佳时机

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 。

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。

提示:

  • 1 <= prices.length <= 105
  • 0 <= prices[i] <= 104
代码

贪心法

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {//vector<int>dp(prices.size();INT_MIN);int low=INT_MAX;int result=0;for(int i=0;i<prices.size();i++){low=min(low,prices[i]);result=max(result,prices[i]-low);}return result;}
};

动态规划

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int len=prices.size();if(len==0) return 0;vector<vector<int>>dp(len,vector<int>(2));dp[0][0]-=prices[0];dp[0][1]=0;for(int i=1;i<len;i++){dp[i][0]=max(dp[i-1][0],-prices[i]);dp[i][1]=max(dp[i-1][1],prices[i]+dp[i-1][0]);}return dp[len-1][1];}
};
2.买卖股票II
题目

122. 买卖股票的最佳时机 II

给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

示例 1:

输入:prices = [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。
最大总利润为 4 + 3 = 7 。

示例 2:

输入:prices = [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。
最大总利润为 4 。

示例 3:

输入:prices = [7,6,4,3,1]
输出:0
解释:在这种情况下, 交易无法获得正利润,所以不参与交易可以获得最大利润,最大利润为 0。

提示:

  • 1 <= prices.length <= 3 * 104
  • 0 <= prices[i] <= 104
代码

贪心

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

动态规划

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int len=prices.size();if(len==0) return 0;vector<vector<int>>dp(len,vector<int>(2));dp[0][0]-=prices[0];dp[0][1]=0;for(int i=1;i<len;i++){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[len-1][1];}
};
3.买卖股票III
题目

123. 买卖股票的最佳时机 III

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。

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:prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
输出:6
解释:在第 4 天(股票价格 = 0)的时候买入,在第 6 天(股票价格 = 3)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。随后,在第 7 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 8 天 (股票价格 = 4)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。

示例 2:

输入:prices = [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:prices = [7,6,4,3,1] 
输出:0 
解释:在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

示例 4:

输入:prices = [1]
输出:0
代码

不是我能写明白的,所以我是复制的题解

// 版本一
class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {if (prices.size() == 0) return 0;vector<vector<int>> dp(prices.size(), vector<int>(5, 0));dp[0][1] = -prices[0];dp[0][3] = -prices[0];for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {dp[i][0] = dp[i - 1][0];dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);dp[i][2] = max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);dp[i][3] = max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);dp[i][4] = max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);}return dp[prices.size() - 1][4];}
};


http://www.ppmy.cn/embedded/164593.html

相关文章

Deepseek R1 和其他的大模型 共同辅助决策交通出行方案

比一比各家大模型 问题描述一、Deepseek R1通勤方式评估报告&#xff08;一&#xff09;评分模型说明&#xff08;二&#xff09;各选项评分明细&#xff08;三&#xff09;加权总分计算&#xff08;四&#xff09;结论 二、文心一言通勤方式评估&#xff08;一&#xff09;时间…

微服务即时通信系统---(二)框架学习

目录 gflags 介绍 安装 使用 头文件包含 编译时指明库 宏定义参数 启动时设置命令行参数来设置参数值 使用配置文件来设置参数值 初始化所有参数 访问参数 程序B访问程序A定义的参数 gflags提供的特殊参数标识 使用案例 代码编写 样例运行 gtest 介绍 安装…

处理器架构、单片机、芯片、光刻机之间的关系

这些术语都涉及到半导体和电子设备的设计与制造&#xff0c;但它们的含义和作用有所不同。下面我会逐个解释&#xff0c;并描述它们之间的关系&#xff1a; 1. 处理器架构 (Processor Architecture) 处理器架构指的是处理器&#xff08;CPU&#xff09;的设计原理和结构。它定…

Zotero 快速参考文献导出(特定期刊引用)

目录 一、添加样式 每次投期刊时每种期刊的引用方式不一样&#xff0c;就很麻烦。发现zeotero添加期刊模板再导入很方便 一、添加样式 然后就能导出自己想要的期刊格式的引用了

深入解析Zookeeper脑裂问题与CAP取舍:从原理到实战

1.说说Zookeeper中的脑裂&#xff1f; 在分布式系统中&#xff0c;Zookeeper 是一种常用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和组服务的协调服务。“脑裂”&#xff08;Split-brain&#xff09;现象是指在一个分布式集群中&#xff0c;由于网络分区等原因&#xff0c;导致集…

导入faiss 遇到了Importerror:导入时DLL负载失败_multiarray_umath:找不到指定的模块。

PyPI上的Faiss 在 PyPI&#xff08;Python 包管理平台&#xff09;上&#xff0c;Faiss 提供的只是为 MacOS 和 Linux 预先编译好的二进制文件。而且这些预编译版本只支持 Python 2.7、3.5、3.6 和 3.7。如果你的 Python 版本不是这些&#xff0c;就可能装不上或用不了。 Cond…

Unix-进程

1.O_EXCL 作用&#xff1a; 2. exec #include <unistd.h> extern char **environ; int execl(const char *path, const char *arg0, ... /*, (char *)0 */); int execle(const char *path, const char *arg0, ... /*,(char *)0, char *const envp[]*/…

【Linux】多线程 -> 使用C/C++实现简单的线程池

线程池是一种线程管理机制&#xff0c;它维护着一个线程集合。在程序启动时&#xff0c;线程池会创建一定数量的线程并将它们放在“池”中。当有任务需要执行时&#xff0c;线程池会从池中取出一个空闲线程来执行该任务&#xff0c;任务完成后&#xff0c;线程并不会被销毁&…