121. 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
121. 买卖股票的最佳时机 题目链接：121. 买卖股票的最佳时机(简单) 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
121. 买卖股票的最佳时机 步骤 1. 第一个元素默认是最小元素，最大收益默认是0。2. 从第二个元素开始遍历，如果当前元素与最小元素差超过最大收益，那么更新最大收益；如果当前元素比最小元素还要小，那么更新最小元素。 Go代码 func maxProfit(prices []int) int { profit := 0 minPrice
写在前面： 动态规划那常见的几个步骤 确定状态找到转移公式确定初始条件以及边界条件计算结果 文章目录 题目示例1示例2 解题思路方法一：暴力破解方法二：动态规划 题目 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
https://leetcode-cn.com/circle/article/qiAgHn/ 动态规划的大致思路是把一个复杂的问题转化成一个分阶段逐步递推的过程，从简单的初始状态一步一步递推，最终得到复杂问题的最优解。 动态规划解决问题的过程分为两步： 寻找状态转移方程：第N项与前若干项之间的关系 利用状态转移方程式
动态规划 class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { /** * 因为只能买一次，因此无法确定哪天买了还有每天的持股状态，需要定义一个二维数组分别存储持不持有该股票的利润 * dp[i][0]为第i天持有该股票的利润 * dp[i][1]为第i
贪心 class Solution { public int maxProfit(int[] prices, int fee) { /** * 贪心思想可以浓缩成一句话，即当我们卖出一支股票时，我们就立即获得了以相同价格并且免除手续费买入一支股票的权利 * 遍历数组，记录购买股票的最小成本（本金加手续费）
问题就是一个数组，代表每天的股票价格，买了再卖找到最大的利润值 1.只许买卖一次 动态规划or最小前缀值 public int maximumDifference(int[] nums) { if (nums.length==0||nums==null)return -1; int res=-1;int premin=nums[0]; for (int i = 0; i <
文章目录 力扣算法学习day35-1188-买卖股票的最佳时机 IV题目代码实现 力扣算法学习day35-1 188-买卖股票的最佳时机 IV 题目 代码实现 class Solution { public int maxProfit(int k, int[] prices) { if(k == 0 || prices.length == 0){
贪心 class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { int money = 0; for (int i = 0; i + 1 < prices.length; i++) { /** * 贪心思路 * 局部最优：收集每天的正利润，全局最优：求得最大利润。 *
import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; public class LongestIntergratedLength { public static int getLIL1(int[] arr) { if (arr == null || arr.length == 0) { return 0; } int l
题目 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
题目来源 123. 买卖股票的最佳时机 III 题目详情 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔交易。 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）。 示例 1: 输入： price
一、理论 1. 简介 贪心算法是 算法设计 中的一种方法 期盼通过每个阶段的 局部最优 选择从而达到全局的最优 结果并 不一定是最优 2. 零钱兑换 输入： coins = [1, 2, 5], amount = 11 输出： 3 解释： 11 = 5 + 5 + 1 输入： coins = [1, 3, 4], amount = 6 输出： 3 解释： 6 = 4 + 1 +
题目描述： 假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？ 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,
题目链接 class Solution { public int maxProfit(int[] prices) { if(prices.length <= 1) return 0; int low = prices[0],res = 0; for(int i=1;i<prices.length;i++){ low = Math.min(low,prices[i]);
LeetCode上的各种股票最大收益 对于力扣平台上的股票类型的题目： 121 买卖股票的最佳时机 122 买卖股票的最佳时机 II 123 买卖股票的最佳时机 III 124 买卖股票的最佳时机 IV 309 最佳买卖股票时机含冷冻期 714 买卖股票的最佳时机含手续费 剑指 Offer 63. 股票的最大
地址 https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/ 给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）: 卖出股票
122.买卖股票的最佳时机 思路 因为要低价买，高价卖，实际就是每一个递增序列，起点到终点的差即一次交易，所有的递增序列加起来。用一个标志前进，遇到下一个当前大于标志的，证明还在递增序列，求差加，更新标志；否则不在递增序列，直接更新标志，开始下一轮。 代码 public class T122 { p
Leetcode剑指Offer刷题指南： Leetcode剑指Offer刷题-学习计划目录_DEGv587的博客-CSDN博客 剑指 Offer 10- I. 斐波那契数列 解法：动态规划，如果用递归会超时） 注意：题内有要求 --> 答案需要取模 1e9+7（1000000007） class Solution { public int fib(int n) { if (n <
本章一共包括3道题，包括 1014. 最佳观光组合 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 首先将1014题和121题放在一起讲解，两者思考的方式包括最后的代码实现都是极为接近的。 给你一个正整数数组 values，其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分，并且两个景点 i 和
动态规划，不会。 硬着头皮上。 官方的答案确实很厉害; 找历史最低点()，然后计算今天卖得到的收益是多少。 首先是找一个很大的值，假设第一天之前的历史最低点（注意不包括今天）为一个很大的值，这样对第一天而言，它的历史最低点是那个很大的值。 然后从第一天开始遍历，此时我们已经知
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/ 不要收到题目交易次数的影响 题目分析： 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { int len = prices
题目 : 121. 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
剑指 Offer 63. 股票的最大利润 假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？ 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
