博客
关于我
【leetcode】741买卖股票的最佳时机含手续费 | 动态规划 | 贪心
阅读量:264 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1019 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到一种方法来最大化通过多次买卖股票获得的利润,同时考虑交易手续费的影响。我们可以使用贪心算法来优化交易策略,确保每次交易都能带来最大的利润。

方法思路

贪心算法的核心思想是每次尽可能地卖出股票,以获得当前最高的利润。具体步骤如下:

  • 初始化:记录当前手上的股票的最低买入价格。初始时,买入第一个股票并支付手续费。
  • 遍历价格数组:对于每一个股票价格:
    • 如果当前价格加上手续费低于当前的最低买入价格,更新最低买入价格。
    • 如果当前价格高于当前的最低买入价格,卖出股票,获得利润,并更新最低买入价格为当前价格。
  • 计算总利润:每次卖出股票时累加利润,最后返回总利润。
  • 这种方法确保了我们总是在最佳时机卖出股票,从而最大化利润。

    解决代码

    public class Solution {    public int maxProfit(vector
    prices, int fee) { int n = prices.size(); if (n <= 1) { return 0; } int buy = prices[0] + fee; int profit = 0; for (int i = 1; i < n; ++i) { if (prices[i] + fee < buy) { buy = prices[i] + fee; } else if (prices[i] > buy) { profit += prices[i] - buy; buy = prices[i]; } } return profit; }}

    代码解释

  • 初始化buy 初始化为第一个股票价格加上手续费,表示当前手上的股票的最低买入价格。
  • 遍历数组:从第二个股票价格开始,检查当前价格是否可以更新buy,或者是否可以卖出股票获得利润。
  • 更新利润:每次卖出股票时,计算利润并累加到profit中。
  • 返回结果:遍历结束后,返回累计的最大利润。
  • 这种方法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),非常高效,适用于大规模数据。

    转载地址:http://poox.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python 最强 IDE 详细使用指南!
    查看>>
    Python 有一个不可变的列表吗?
    查看>>
    Python 机器学习入门之 pandas 的使用
    查看>>
    Python 机器学习实战
    查看>>
    python 杀死子进程_subprocess.popen.kill杀死所有子进程
    查看>>
    Python 条件语句与循环结构详解
    查看>>
    Python 条件运算符解决方法如何工作?
    查看>>
    python 枚举类型
    查看>>
    Python 查询 Mongodb数据库
    查看>>
    python 查询Neo4j多节点的多层关系
    查看>>
    Python多处理导致许多僵尸进程
    查看>>
    Python多处理对象引用
    查看>>
    Python多处理安全地写入文件
    查看>>
    python多处理参数:深拷贝?
    查看>>
    Python多处理使用队列写入同一个文件
    查看>>
    Python多处理.Process:从局部变量开始
    查看>>
    Python多处理-进程数
    查看>>
    python多个定时器_python单线程实现多个定时器示例
    查看>>
    python处理文本_Python - Tokenization
    查看>>
    Python处理数据方向之OpenCV
    查看>>