【小Y學演算法】??每日LeetCode打卡??——35. 買賣股票的最佳時機

📢前言

• 🌲 每天打卡一道演算法題，既是一個學習程序，又是一個分享的程序😜
• 🌲 提示：本專欄解題 編程語言一律使用 C# 和 Java 兩種進行解題
• 🌲 要保持一個每天都在學習的狀態，讓我們一起努力成為演算法大神吧🧐！
• 🌲 今天是力扣演算法題持續打卡第35天🎈！

🌲原題樣例：買賣股票的最佳時機

給定一個陣列 prices ，它的第 i 個元素 prices[i] 表示一支給定股票第 i 天的價格，

你只能選擇 某一天買入這只股票，并選擇在 未來的某一個不同的日子 賣出該股票，設計一個演算法來計算你所能獲取的最大利潤，

回傳你可以從這筆交易中獲取的最大利潤，如果你不能獲取任何利潤，回傳 0 ，

示例 1：

輸入：[7,1,5,3,6,4]
輸出：5
解釋：在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出，最大利潤 = 6-1 = 5 ，
     注意利潤不能是 7-1 = 6, 因為賣出價格需要大于買入價格；同時，你不能在買入前賣出股票，

示例 2：

輸入：prices = [7,6,4,3,1]
輸出：0
解釋：在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤為 0，

提示：

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

🌻C#方法：動態規劃

思路決議

使用動態規劃

根據題目中給出的圖形示例，我們需要定義一個 jagged(鋸齒)陣列，它的長度與 numRows 一樣，

觀察圖例，不難看出，對于 i,j 這樣兩維訪問變數，當 j=0 或 j=i 時，目標值都是 1，除此之外，目標值是 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j]，

代碼：

public class Solution {
    public IList<IList<int>> Generate(int numRows) {
        int[][] dp =new int[numRows][];
        for(int i = 0;i<numRows;i++)
        {
            dp[i] = new int[i+1];
            for(int j = 0;j<=i;j++)
            {
                if(j==0 || j ==i)
                {
                    dp[i][j] = 1;
                }
                else
                {
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j];
                }
            }
        }

        IList<IList<int>> p = new List<IList<int>>();
        for(int i = 1;i<= numRows;i++)
        {
            var list = dp[i-1].ToList();
            p.Add(list);
        }
        
        return p;
    }
}

執行結果

通過
執行用時：212 ms，在所有 C# 提交中擊敗了31.47%的用戶
記憶體消耗：25.9 MB，在所有 C# 提交中擊敗了52.99%的用戶

🌻Java 方法一：暴力法

思路決議

我們需要找出給定陣列中兩個數字之間的最大差值（即，最大利潤），此外，第二個數字（賣出價格）必須大于第一個數字（買入價格），

形式上，對于每組 i 和 j（其中 j > i）我們需要找出max(prices[j]?prices[i])，

代碼：

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

執行結果

通過
執行用時：0 ms，在所有 Java  提交中擊敗了100.00%的用戶
記憶體消耗：36.3 MB，在所有 Java 提交中擊敗了38.54%的用戶

復雜度分析

時間復雜度：O( n^2 ),其中 n 是陣列的長度，每個數字只訪問一次，
空間復雜度：O( 1 )，其中 n 是陣列的長度，空間復雜度不考慮回傳值，因此空間復雜度主要取決于遞回堆疊的深度，遞回堆疊的深度是O(logn)，

🌻Java 方法二：一次遍歷

思路決議

代碼：

public class Solution {
    public int maxProfit(int prices[]) {
        int minprice = Integer.MAX_VALUE;
        int maxprofit = 0;
        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
            if (prices[i] < minprice) {
                minprice = prices[i];
            } else if (prices[i] - minprice > maxprofit) {
                maxprofit = prices[i] - minprice;
            }
        }
        return maxprofit;
    }
}

執行結果

通過
執行用時：2 ms，在所有 Java  提交中擊敗了94.82%的用戶
記憶體消耗：51.3 MB，在所有 Java 提交中擊敗了66.02%的用戶

復雜度分析

時間復雜度：O( n )
空間復雜度：O( 1 )

💬總結

• 今天是力扣演算法題打卡的第三十五天！
• 文章采用 C#和 Java 兩種編程語言進行解題
• 一些方法也是參考力扣大神寫的，也是邊學習邊分享，再次感謝演算法大佬們
• 那今天的演算法題分享到此結束啦，明天再見！
  

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