from typing import List class Solution: # 错误的思路,会超时。 def maxProfit1(self, prices: List[int]) -> int: if len(prices) <= 1:return 0 # 小于等于一天没法交易买和卖 # 进行双重遍历 for index1 in range(len(prices)): # 最大收益 max_prices = 0 for index2 in range(index1 + 1,len(prices)): # 第二重遍历,判断index1的最大收益 if prices[index1] < prices[index2]: if prices[index2] - prices[index1] > max_prices: max_prices = prices[index2] - prices[index1] # 求出最大收益, prices[index1] = max_prices # 返回最大收益 return max(prices) # 动态规划的解法 def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: if len(prices) <= 1:return 0 # 小于等于一天没法交易买和卖 dp = [0 for _ in range(len(prices))] min_price = prices[0] #设置最低的价格,总是在价格最低的时候买入 # 进行遍历,每一天的情况 for index in range(1,len(prices)): # 判断今天的价格是否比最小值小,是的话,就改变最小值 if min_price > prices[index]: min_price = prices[index] # 今天如果卖出的话,股票的时候是否比前一天的收益要大。 # 今天的收益肯定是要比前几天的收益要大。, dp[index] = max(prices[index] - min_price,dp[index - 1]) print(dp) return dp[-1] A = Solution() print(A.maxProfit([7,1,5,3,6,4])) print(A.maxProfit([7,6,4,3,1]))
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121.买卖股票的最佳时机
出处:https://www.cnblogs.com/cong12586/p/13215319.html
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