LeetCode题目（Python实现）：买卖股票的最佳时机 II

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-07-11 08:50 32阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  题目
 *   *  自己的想法
     *   *  算法实现
         *  执行结果
         *  复杂度分析
     *  贪心法
     *   *  执行结果
         *  复杂度分析
     *  一行代码
     *   *  执行结果
     *  小结

# 题目 #

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

**注意**：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。

**示例1** :

输入: [7,1,5,3,6,4]
    输出: 7
    解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
         随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。

**示例2** :

输入: [1,2,3,4,5]
    输出: 4
    解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
         注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
         因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

## 自己的想法 ##

### 算法实现 ###

class Solution:
        def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
            if len(prices) <= 1:
                return 0
            profit = 0
            flag = 0
            i = 0
            while i != len(prices) - 1:
                if not flag:
                    if prices[i] < prices[i + 1]:
                        buy = prices[i]
                        flag = 1
                    else:
                        i += 1
                else:
                    if prices[i] > prices[i + 1]:
                        profit += prices[i] - buy
                        flag = 0
                    else:
                        i += 1
            if flag:
                profit += prices[i] - buy
            return profit

### 执行结果 ###

**执行结果** : 通过  
**执行用时** : 40 ms, 在所有 Python3 提交中击败了96.48%的用户  
**内存消耗** : 14.3 MB, 在所有 Python3 提交中击败了28.54%的用户  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 复杂度分析 ###

*  时间复杂度：O(n)，  
    只遍历了包含有 n 个元素的列表一次。
 *  空间复杂度：O(1)

## 贪心法 ##

class Solution:
        def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
            profit = 0
            for i in range(1, len(prices)):
                tmp = prices[i] - prices[i - 1]
                if tmp > 0: 
                    profit += tmp
            return profit

### 执行结果 ###

![在这里插入图片描述][20200304222740716.png]

### 复杂度分析 ###

*  时间复杂度：O(n)  
    我们只遍历了包含有 n 个元素的列表一次。
 *  空间复杂度：O(1)

## 一行代码 ##

class Solution:
        def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
            return sum(b - a for a, b in zip(prices, prices[1:]) if b > a)

### 执行结果 ###

![在这里插入图片描述][20200304224440781.png]

## 小结 ##

由于之前用别的语言做过该题，而且印象比较深刻，所以直接按思路来写了，由于我们相当于提前预知了股票下一天的跌涨，所以只要第一天价格高于第二天就买，股票一跌就卖。

看了官方的题解，思路大同小异，但是算法却更加短小精悍！！！为什么同一种语言差距这么大，看来Python的修行之路还任重道远啊！（而且还看到一行的代码，牛批！）

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200304222249378.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200304222740716.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200304222740716.png
[20200304224440781.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200304224440781.png