[Java·算法·中等] LeetCode122. 买股票的最佳时机 II 解读

简介: [Java·算法·中等] LeetCode122. 买股票的最佳时机 II 解读

题目

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

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 。

    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 。

    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


👉️ 力扣原文https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150

 

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


详细解读

代码中的maxProfit方法接受一个整数数组prices,该数组表示股票每天的价格。算法的思路是从第二天(索引1)开始遍历价格数组,对于每一天,如果当天的股票价格比前一天的价格高,就计算这两天之间的利润,并将利润累加到maxProfit中。最终,maxProfit的值将包含所有交易中获得的总利润。


让我们逐行解读代码:


  1. int maxProfit = 0; - 初始化maxProfit为0,表示初始没有利润。
  2. for (int i = 1; i < prices.length; i++) - 从第二天开始遍历价格数组。
  3. if (prices[i] - prices[i - 1] > 0) - 检查当天的价格是否高于前一天的价格,如果是,表示可以卖出获得利润。
  4. int profit = prices[i] - prices[i - 1]; - 计算当天和前一天的差价,即当天的利润。
  5. maxProfit = maxProfit + profit; - 将当天的利润累加到maxProfit中,更新总利润。
  6. 循环继续,处理下一天的价格。
  7. 最终返回maxProfit,其中包含了所有买卖操作中获得的总利润。


这个算法的时间复杂度为O(n),其中n是股票价格数组的长度。它通过简单的遍历股票价格数组,找到所有正收益的交易并将它们累加起来,得到最大总收益。这个算法在理解和实现上相对简单,适用于解决多种股票买卖问题。


简而言之,就是只要价格上涨就吃利润,直到吃完所有的利润。直到涨了,就卖出,吃利润。

目录
打赏
0
0
0
0
52
分享
相关文章
解锁“分享文件”高效密码:探秘 Java 二叉搜索树算法
在信息爆炸的时代,文件分享至关重要。二叉搜索树(BST)以其高效的查找性能,为文件分享优化提供了新路径。本文聚焦Java环境下BST的应用,介绍其基础结构、实现示例及进阶优化。BST通过有序节点快速定位文件,结合自平衡树、多线程和权限管理,大幅提升文件分享效率与安全性。代码示例展示了文件插入与查找的基本操作,适用于大规模并发场景,确保分享过程流畅高效。掌握BST算法,助力文件分享创新发展。
解锁分布式文件分享的 Java 一致性哈希算法密码
在数字化时代,文件分享成为信息传播与协同办公的关键环节。本文深入探讨基于Java的一致性哈希算法,该算法通过引入虚拟节点和环形哈希空间,解决了传统哈希算法在分布式存储中的“哈希雪崩”问题,确保文件分配稳定高效。文章还展示了Java实现代码,并展望了其在未来文件分享技术中的应用前景,如结合AI优化节点布局和区块链增强数据安全。
Java线程调度揭秘:从算法到策略,让你面试稳赢!
在社招面试中,关于线程调度和同步的相关问题常常让人感到棘手。今天,我们将深入解析Java中的线程调度算法、调度策略,探讨线程调度器、时间分片的工作原理,并带你了解常见的线程同步方法。让我们一起破解这些面试难题,提升你的Java并发编程技能!
129 16
剖析基于Java算法驱动的智能局域网管控之道
本文探讨了基于Java语言的局域网控制方案,结合链表数据结构与令牌桶算法,解决设备管理和流量调度难题。通过链表灵活存储网络设备信息,实现高效设备管理;令牌桶算法则精准控制流量,确保网络平稳运行。二者相辅相成,为校园、企业等局域网提供稳固高效的控制体系,保障业务连续性和数据安全。
【潜意识Java】深度解析黑马项目《苍穹外卖》与蓝桥杯算法的结合问题
本文探讨了如何将算法学习与实际项目相结合,以提升编程竞赛中的解题能力。通过《苍穹外卖》项目,介绍了订单配送路径规划(基于动态规划解决旅行商问题)和商品推荐系统(基于贪心算法)。这些实例不仅展示了算法在实际业务中的应用,还帮助读者更好地准备蓝桥杯等编程竞赛。结合具体代码实现和解析,文章详细说明了如何运用算法优化项目功能,提高解决问题的能力。
115 6
【潜意识Java】蓝桥杯算法有关的动态规划求解背包问题
本文介绍了经典的0/1背包问题及其动态规划解法。
97 5
探秘局域网桌面监控:深入剖析 Java 语言核心算法
在数字化办公时代,局域网桌面监控如同企业的“智慧鹰眼”,确保工作效率与数据安全。本文以Java为载体,揭示哈希表在监控中的关键应用。通过高效的数据结构和算法,哈希表能快速索引设备连接信息,大幅提升监控的时效性和响应速度。代码示例展示了如何用Java实现设备网络连接监控,结合未来技术如AI、大数据,展望更智能的监控体系,助力企业在数字化浪潮中稳健前行。
基于和声搜索优化算法的机器工作调度matlab仿真,输出甘特图
本程序基于和声搜索优化算法(Harmony Search, HS),实现机器工作调度的MATLAB仿真,输出甘特图展示调度结果。算法通过模拟音乐家即兴演奏寻找最佳和声的过程,优化任务在不同机器上的执行顺序,以最小化完成时间和最大化资源利用率为目标。程序适用于MATLAB 2022A版本,运行后无水印。核心参数包括和声记忆大小(HMS)等,适应度函数用于建模优化目标。附带完整代码与运行结果展示。
基于AES的遥感图像加密算法matlab仿真
本程序基于MATLAB 2022a实现,采用AES算法对遥感图像进行加密与解密。主要步骤包括:将彩色图像灰度化并重置大小为256×256像素,通过AES的字节替换、行移位、列混合及轮密钥加等操作完成加密,随后进行解密并验证图像质量(如PSNR值)。实验结果展示了原图、加密图和解密图,分析了图像直方图、相关性及熵的变化,确保加密安全性与解密后图像质量。该方法适用于保护遥感图像中的敏感信息,在军事、环境监测等领域具有重要应用价值。
基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案MATLAB仿真
本程序基于免疫算法实现物流仓储点选址优化,并通过MATLAB 2022A仿真展示结果。核心代码包括收敛曲线绘制、最优派送路线规划及可视化。算法模拟生物免疫系统,通过多样性生成、亲和力评价、选择、克隆、变异和抑制机制,高效搜索最优解。解决了物流仓储点选址这一复杂多目标优化问题,显著提升物流效率与服务质量。附完整无水印运行结果图示。
基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案MATLAB仿真

热门文章

最新文章