【小Y学算法】每日LeetCode打卡——35. 买卖股票的最佳时机

简介: 📢前言🌲原题样例:买卖股票的最佳时机🌻C#方法:暴力解法🌻Java 方法一:暴力法🌻Java 方法二:一次遍历💬总结🚀往期优质文章分享

📢前言

🚀 算法题 🚀

🌲 每天打卡一道算法题,既是一个学习过程,又是一个分享的过程😜

🌲 提示:本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题

🌲 要保持一个每天都在学习的状态,让我们一起努力成为算法大神吧🧐!

🌲 今天是力扣算法题持续打卡第35天🎈!

🚀 算法题 🚀

🌲原题样例: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

🌻C#方法:暴力解法

思路解析

代码:

public int MaxProfit(int[] prices)
        {
            int result = 0;
            int minStart = int.MaxValue;
            for (int i = 0; i < prices.Length; i++)
            {
                //优化:如果起始值比之前的起始值要大就没必要算了
                if (prices[i] < minStart)
                {
                    for (int j = i + 1; j < prices.Length; j++)
                    {
                        int currentProfit = prices[j] - prices[i];
                        if (currentProfit > result)
                        {
                            result = currentProfit;
                        }
                    }
                    if (prices[i] < minStart)
                    {
                        minStart = prices[i];
                    }
                }
            }
            return result;
        }

执行结果

通过
执行用时:448 ms,在所有 C# 提交中击败了5.47%的用户
内存消耗:47.9 MB,在所有 C# 提交中击败了52.99%的用户

🌻Java 方法一:暴力法

思路解析


我们需要找出给定数组中两个数字之间的最大差值(即,最大利润)。此外,第二个数字(卖出价格)必须大于第一个数字(买入价格)。


形式上,对于每组 i 和 j(其中 j > i)我们需要找出max(prices[j]−prices[i])。


代码:

public class Solution {
    public int maxProfit(int prices[]) {
        int maxprofit = 0;
        for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
            for (int j = i + 1; j < prices.length; j++) {
                int profit = prices[j] - prices[i];
                if (profit > maxprofit) {
                    maxprofit = profit;
                }
            }
        }
        return maxprofit;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:0 ms,在所有 Java  提交中击败了100.00%的用户
内存消耗:36.3 MB,在所有 Java 提交中击败了38.54%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O( n^2 ),其中 n 是数组的长度。每个数字只访问一次。
空间复杂度:O( 1 ),其中 n 是数组的长度。空间复杂度不考虑返回值,因此空间复杂度主要取决于递归栈的深度,递归栈的深度是O(lo

🌻Java 方法二:一次遍历

思路解析

image.png

代码:

public class Solution {
    public int maxProfit(int prices[]) {
        int minprice = Integer.MAX_VALUE;
        int maxprofit = 0;
        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
            if (prices[i] < minprice) {
                minprice = prices[i];
            } else if (prices[i] - minprice > maxprofit) {
                maxprofit = prices[i] - minprice;
            }
        }
        return maxprofit;
    }
}

执行结果

通过
执行用时:2 ms,在所有 Java  提交中击败了94.82%的用户
内存消耗:51.3 MB,在所有 Java 提交中击败了66.02%的用户

复杂度分析

时间复杂度:O( n )
空间复杂度:O( 1 )

💬总结

  • 今天是力扣算法题打卡的第三十五天!
  • 文章采用 C#Java 两种编程语言进行解题
  • 一些方法也是参考力扣大神写的,也是边学习边分享,再次感谢算法大佬们
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