稀碎从零算法笔记Day7-LeetCode：买卖股票的最佳时机

本文主要是介绍稀碎从零算法笔记Day7-LeetCode：买卖股票的最佳时机，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

题型：数组、动态规划

链接：121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣（LeetCode）

来源：LeetCode

题目描述

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利润，返回 0 。

题目样例

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]
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。

提示：

1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 104

题目思路

这题可以暴力解：两个循环把所有的【购入、出售】情况全列出来，但是时间复杂度太高了

另一种只【遍历一次】即可：即每到一个点，①如果这个点是【最小值】（跟之前的元素比），那就以该点为【购入】，并考虑下面每个点出售时的利润②不断比较【利润】和之前保存的利润的大小，以实现不断更新最大利润

C++代码

class Solution {
public:int maxProfit(vector<int>& prices) {// 方法：一次遍历(动态规划)// 重点：让最大利润和最低购价一直更新int minPrice=INT_MAX,maxProfit=0;for(int i=0;i< prices.size();i++){maxProfit=max(maxProfit,prices[i]-minPrice);//最大利润看出售日价格-购入价格的差minPrice=min(minPrice,prices[i]);}return maxProfit;}
};