121. Best Time to Buy and Sell Stock(Easy)
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121. Best Time to Buy and Sell Stock(Easy)


Say you have an array for which the i element is the price of a given stock on day i. 给定一个数组,其中第i个元素是第i天是这个股票的价格

If you were only permitted to complete at most one transaction (ie, buy one and sell one share of the stock),  design an algorithm to find the maximum profit. 如果你仅被允许交易一次(即买一支股票和卖一支股票),设计一个算法来找到最大的利润

  这个题目有点绕,其实就是在一个数组中找到差值(利润)最大的两个数,但是关键在于题目设定的卖出的价格必须大于买进的价格,也就是后面的数要大于前面的数,这就难了,如果是通常的判断,势必要每一个数都要判断一遍,因为还没有循环到后面的事后你不知道到底后面有没有更大的数

For example 1

Input: [7, 1, 5, 3, 6, 4] Output: 5

max. difference = 6-1 = 5 (not 7-1 = 6, as selling price needs to be larger than buying price)

For example 2

Input: [7, 6, 4, 3, 1] Output: 0

In this case, no transaction is done, i.e. max profit = 0.

My Solution

(Java) Version 1  Time: Time Limit Exceeded:

  朴素的超时的方法

public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int min=0;
        for(int i=0;i<prices.length-1;i++){
            for(int j=i+1;j<prices.length;j++){
                int temp=prices[i]-prices[j];
                if(temp<min)min=temp;
            }
        }
        return -min;
    }
}

(Java) Version 2  Time: 2ms:

  解决超时的问题,首先肯定是减小计算量,我们可以发现在超时算法中有很多不必要的判断步骤,比如[1,2,3,4]中,如果我们找到了1和4那么判断2,3显然是多余,所以可以以找到的第一个最大的数为界(这个数的下一个比它小),然后计算多个“最大值”然后比较这些最大值找到最大的值

public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if(prices.length==1||prices.length==0)return 0;
        int max=0,tempmax=0,a=prices[0],b=prices[0];
        for(int i=1;i<prices.length;i++){
            if(prices[i]>b){
                b=prices[i];
                tempmax=b-a;
            }else if(prices[i]<a){
                max=tempmax>max?tempmax:max;
                a=prices[i];
                b=prices[i];
                tempmax=b-a;
            }else{
                continue;
            }
        }
        return tempmax>max?tempmax:max;
    }
}

(Java) Version 3  Time: 2ms (By reddy2005):

  从头开始遍历,遇到小于min的就存下了,遇到大于min的就把这个数减去min的差保存下来,然后让max在后面跟着判断,找到最大的

public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int len=prices.length;
        if(len==0) return 0;
    
        int min=prices[0],max=0;
        for(int i=0;i<len;i++){
            if(prices[i]<min) min=prices[i];
            prices[i]-=min;
            if(max<prices[i]) max=prices[i];
        }
        return max;
    }
}

(Java) Version 4  Time: 3ms (By tiffanyTown):

  据说这是一个DP解法,然而DP我并不是很懂,所以只能留到以后再看了

public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if(prices.length<2) return 0;
        int[] dp=new int[prices.length];
        int minPrice=prices[0];
        dp[0]=0;
        for(int i=1;i<prices.length;i++){
            if(prices[i]>=minPrice){
                dp[i]=Math.max(dp[i-1],prices[i]-minPrice);
            }
            else{
                minPrice=prices[i];
                dp[i]=dp[i-1];
            }
        }
        return dp[prices.length-1];
    }
}

(Java) Version 5  Time: 3ms (By anton15):

  总有些人就是想搞个大新闻,疯狂使用Java自带函数,来达到尽可能少的代码,这很6

/*
*Proper Java - 6 lines:
*/
public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int min = Integer.MAX_VALUE, max = 0;
        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
            min = Math.min(min, prices[i]);
            max = Math.max(max, prices[i] - min);
        }
        return max;
    }
}
/*
*Proper Java with shortcuts - 4 lines:
*/
public class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int min = Integer.MAX_VALUE, max = 0;
        for (int i = 0; i < prices.length; i++)
            max = Math.max(max, prices[i] - (min = Math.min(min, prices[i])));
        return max;
    }
}
/*
*Java 8 streams - 2 lines:
*/
public class Solution {
    int min = Integer.MAX_VALUE;
    public int maxProfit(int[] prices) {
        return Arrays.stream(prices).map(i -> i - (min = Math.min(min, i))).max().orElse(0);
    }
}

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