买卖股票相关算法-动态规划-python
要求1:
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
代码如下：
时间复杂度O(n)
空间复杂度O(1)
class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: minprice=float('inf') maxprice=0 for p_i in prices: minprice=min(minprice,p_i) maxprice=max(maxprice,p_i-minprice) return maxprice
备注：遍历一次，找最小买入，找最大利润。
要求2:
给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。
返回 你能获得的 最大 利润 。
示例 1：
输入：prices = [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 。
总利润为 4 + 3 = 7 。
示例 2：
输入：prices = [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 。 总利润为 4 。
示例 3：
输入：prices = [7,6,4,3,1] 输出：0 解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。
代码如下：
时间复杂度O(n)
空间复杂度O(1)
class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: sum=0 for i in range(len(prices)-1): if prices[i]<prices[i+1]: sum+=(prices[i+1]-prices[i]) return sum
备注：这个题跟前面一样，也是遍历一次，不要想多，如果有利润就卖掉，就可以解决，后面验证，这个思路没问题。