開始刷leetcode算法題 今天做的是“買賣股票的最佳時機”
題目要求
給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。
設計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。你可以盡可能地完成更多的交易（多次買賣一支股票）。
注意：你不能同時參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票）。
看到這個題目 最初的想法是蠻力法
通過兩層循環 不斷計算不同天之間的利潤及利潤和
下面上代碼
1 class Solution(object): 2 def maxProfit(self, prices): 3 """ 4 :type prices: List[int] 5 :rtype: int 6 """ 7 8 self.allbuy1 = [] #單次買賣的差值數組 （可能為負） 9 self.allbuy2 = [] #所有可能買賣的利潤數組 （可能為負） 10 # allbuy1和allbuy2的區別為一個是單次買賣 一個是多次買賣和 11 self.curbuy(prices,0,0) #prices 為價格表 0：初始 0： 12 #print(self.allbuy1) 13 #print(self.allbuy2) 14 return self.picBigest(self.allbuy2) 15 def buyticket(self,prilist,a,b): #list:放入的價格數組 a:上一次買入的價格 b:今天賣出的價格 16 return prilist[b] -prilist[a] #返回 賺取得價格 17 18 def curbuy(self,plist,x,result): #plist：價格數組 x:當天的數組坐標 result: 利潤 19 obj=result #固定上一次的價格 保存為上一個遞歸 20 lens=len(plist) #天數 21 for i in range(x,lens-1): 22 for j in range(i+1,lens): 23 temp=self.buyticket(plist,i, j) 24 self.allbuy1.append(temp) 25 self.allbuy2.append(temp) #單次利潤放入數組 26 result = obj + temp #將之前的利潤加上今天的利潤 27 if(x>=2): #如果買入是第2+1天以后 則可以加上之前的利潤 28 self.allbuy2.append(result) #多次買賣利潤放入數組 29 self.curbuy(plist,j+1,result) #遞歸 j+1:賣出的后一天 result:利潤 30 31 def picBigest(self,reslist): 32 big=0 33 for i in reslist: 34 if (i>big): 35 big=i 36 print(big) 37 return big 38 39 if __name__ == '__main__': 40 test=Solution() 41 prices = [5,7,3,8] # 輸入的每日股票數組 42 test.maxProfit(prices)
分析：
這個代碼理解起來簡單 就是將所有可能都放入數組中 找出最大一個可能
將這個代碼提交時 顯示 超出時間限制 確實 如果輸入的數組長度非常大時 計算量巨大 出現錯誤
——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
更換思路：利用貪心算法解決此事
首先介紹 一下貪心算法： 對問題只對當前情況進行最優解處理，之后發生什么對之前的決定都不改變。簡單的說就是一個局部最優解的過程
介紹個例子就明白了： 找零錢問題
假設有面值為5元、2元、1元、5角、2角、1角的貨幣，需要找給顧客4元6角現金，為使付出的貨幣的數量最少
首先找出小於4元6角的最大面值（2元）
其次找出小於2元6角的最大面值（2元）
接着找出小於6角的最大面值（5角）
最后找出小於1角的最大面值（1角） ---付出4張紙幣
介紹完了貪心算法簡單思想 就利用該方法解決對應問題
在已知股票價格走勢情況下 只需要對下一天進行判斷 如果漲了 則買 如果跌了則賣 這樣收益會保持固定增長
當然了 有人會提出 我可以選擇不賣等幾天再賣 或不買等幾天再買 的方式 一樣可以保持增長 但是如圖
如果在第2天買入 3天賣出 4天買入 5天賣出 收益為A+B
如果在第2天買入 5天賣出 收益為 C
明顯得出A+B大於C 所以貪心法在這種情況非常適用並且肯定得到最優解
直接上代碼
1 class Solution(object): 2 def maxProfit(self, prices): 3 profit = 0 4 for day in range(len(prices)-1): 5 differ = prices[day+1] - prices[day] 6 if differ > 0: 7 profit += differ 8 return profit 9 if __name__ == '__main__': 10 test=Solution() 11 prices = [5,7,3,9] # 輸入的每日股票數組 12 print(test.maxProfit(prices))