1.题目描述
2.暴力解法
基本思路: 对当天的股价,计算以后所有可能的利润,选取最大利润进行返回。
时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)。
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
//暴力解法
//时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1)
int maxProfit = 0;
int Profit = 0;
for(int i=0;i<prices.size();i++) {
for(int j=i+1;j<prices.size();j++) {
Profit = prices[j] - prices[i];
if(Profit>maxProfit) {
maxProfit =Profit;
}
}
}
return maxProfit;
}
};
3.动态规划算法
基本思路: (1)初始化最小价格为prices[0],最大利润为0;(2)若当前价格大于最小价格,则计算利润。
否则,则最小价格等于当前价格;(3)判断是否为最大利润。
@@ 时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)。
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
//动态规划算法
//此题类似于最大子数组和
//时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)
int maxProfit = 0;
int n =prices.size();
int cur_price = prices[0];
for(int i=1;i<n;++i) {
if(prices[i]<=cur_price) {
cur_price = prices[i];
} else {
Profit = prices[i]-cur_price;
}
if(Profit>maxProfit) {
maxProfit = Profit;
}
}
return maxProfit;
}
};
4.动态规划算法代码优化
对于(3)中的代码, 我们可以使用C++中的auto关键字,max和min *** 作进行优化,提高代码的执行效率。
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int maxProfit = 0 ,min_price = prices[0];
for(auto& price:prices) {
maxProfit = max(price-min_price,maxProfit);
min_price = min(min_price,price);
}
return maxProfit;
}
};
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