[Golang]力扣Leetcode—初级算法—动态规划—买卖股票的最佳时机
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。
【[Golang]力扣Leetcode—初级算法—动态规划—买卖股票的最佳时机】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利润,返回 0 。
假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。
你可以通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错误的版本。你应该尽量减少对调用 API 的次数。
链接: 力扣Leetcode—初级算法—动态规划—买卖股票的最佳时机.
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, 因为卖出价格需要大于买入价格;同时,你不能在买入前卖出股票。
示例2 :
输入:prices = [7,6,4,3,1]标签:数组、动态规划
输出:0
解释:在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0
思路:本题使用动态规划的方式,先遍历一遍数组,首先买进和卖出都指向第一天的价格,然后到了后一天,后一天的价格有三种形式:1. 价格比之前的卖出价格高,那么更新卖出价格。2. 价格在之前的卖出价格与买进价格之间,那么不做处理,直接等待新的一天到来。3. 价格比之前的买进价格低,那么将之前的卖出价格与买进价格作差,这个差值就是收益,将这个收益与之前保存的最大作比较,如果这个收益更大,就更新存储的最大收益,然后将买进和卖出的价格都指向当前这个更低的买进价格。
主要Go代码如下:
package mainimport "fmt"func maxProfit(prices []int) int {
// 买进和卖出都指向第一天的价格
max := prices[0]
min := prices[0]
sum := max - min
n := len(prices)
if n == 0 {
return 0
}
for index, value := range prices {
if value >= max {
max = value
}
if value < min {
// 保存之前的最大值
if sum < (max - min) {
sum = max - min
}
max, min = value, value
}
// 到了数组最后,看最大收益是否需要更新
if index == len(prices)-1 {
if sum < (max - min) {
sum = max - min
}
}
}
return sum
}
func main() {
var balance = []int{7, 1, 5, 3, 6, 4}
fmt.Println(maxProfit(balance))
}
提交截图:
文章图片
推荐阅读
- 【Leetcode/Python】001-Two|【Leetcode/Python】001-Two Sum
- leetcode|leetcode 92. 反转链表 II
- 二叉树路径节点关键值和等于目标值(LeetCode--112&LeetCode--113)
- LeetCode算法题-11.|LeetCode算法题-11. 盛最多水的容器(Swift)
- LeetCode(03)Longest|LeetCode(03)Longest Substring Without Repeating Characters
- 三门问题(蒙提霍尔悖论)分析与Golang模拟
- Leetcode|Leetcode No.198打家劫舍
- [leetcode数组系列]1两数之和
- golang锁竞争性能
- 数据结构与算法|【算法】力扣第 266场周赛