开始刷leetcode算法题 今天做的是“买卖股票的最佳时机”
题目要求
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）。
看到这个题目 最初的想法是蛮力法
通过两层循环 不断计算不同天之间的利润及利润和
下面上代码
class Solution(object):
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
"""
self.allbuy1 = [] #单次买卖的差值数组 （可能为负）
self.allbuy2 = [] #所有可能买卖的利润数组 （可能为负）
# allbuy1和allbuy2的区别为一个是单次买卖 一个是多次买卖和
self.curbuy(prices,0,0) #prices 为价格表 0：初始 0：
#print(self.allbuy1)
#print(self.allbuy2)
return self.picBigest(self.allbuy2)
def buyticket(self,prilist,a,b): #list:放入的价格数组 a:上一次买入的价格 b:今天卖出的价格
return prilist[b] -prilist[a] #返回 赚取得价格
def curbuy(self,plist,x,result): #plist：价格数组 x:当天的数组坐标 result: 利润
obj=result #固定上一次的价格 保存为上一个递归
lens=len(plist) #天数
for i in range(x,lens-1):
for j in range(i+1,lens):
temp=self.buyticket(plist,i, j)
self.allbuy1.append(temp)
self.allbuy2.append(temp) #单次利润放入数组
result = obj + temp #将之前的利润加上今天的利润
if(x>=2): #如果买入是第2+1天以后 则可以加上之前的利润
self.allbuy2.append(result) #多次买卖利润放入数组
self.curbuy(plist,j+1,result) #递归 j+1:卖出的后一天 result:利润
def picBigest(self,reslist):
big=0
for i in reslist:
if (i>big):
big=i
print(big)
return big
if __name__ == '__main__':
test=Solution()
prices = [5,7,3,8] # 输入的每日股票数组
test.maxProfit(prices)
分析：
这个代码理解起来简单 就是将所有可能都放入数组中 找出最大一个可能
将这个代码提交时 显示 超出时间限制 确实 如果输入的数组长度非常大时 计算量巨大 出现错误
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更换思路：利用贪心算法解决此事
首先介绍 一下贪心算法： 对问题只对当前情况进行最优解处理，之后发生什么对之前的决定都不改变。简单的说就是一个局部最优解的过程
介绍个例子就明白了： 找零钱问题
假设有面值为5元、2元、1元、5角、2角、1角的货币，需要找给顾客4元6角现金，为使付出的货币的数量最少
介绍完了贪心算法简单思想 就利用该方法解决对应问题
在已知股票价格走势情况下 只需要对下一天进行判断 如果涨了 则买 如果跌了则卖 这样收益会保持固定增长
当然了 有人会提出 我可以选择不卖等几天再卖 或不买等几天再买 的方式 一样可以保持增长 但是如图
如果在第2天买入 3天卖出 4天买入 5天卖出 收益为A+B
如果在第2天买入 5天卖出 收益为 C
明显得出A+B大于C 所以贪心法在这种情况非常适用并且肯定得到最优解
直接上代码
class Solution(object):
def maxProfit(self, prices):
profit = 0
for day in range(len(prices)-1):
differ = prices[day+1] - prices[day]
if differ > 0:
profit += differ
return profit
if __name__ == '__main__':
test=Solution()
prices = [5,7,3,9] # 输入的每日股票数组
print(test.maxProfit(prices))
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
