算法练习Day49|● 121. 买卖股票的最佳时机 ● 122.买卖股票的最佳时机II

LeetCode: 121. 买卖股票的最佳时机 

121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣（LeetCode）

1.思路

暴力解法、贪心也算比较符合思维，动规不容易想到，且状态处理不易处理
股票每天的状态为持有或不持有：声明dp数组：int[][] dp = new int[prices.length][2];

确定含义：dp[i][0] 表示第i天持有股票的最大收益，dp[i][1] 表示第i天不持有股票的最大收益。

初始化：dp[0][0] = -prices[0];dp[0][1] = 0;

2.代码实现

 1// 动规2class Solution {3    public int maxProfit(int[] prices) {4        if (prices.length == 0 || prices == null) {5            return 0;6        }7        // dp[i][0] 表示第i天持有股票的最大收益8        // dp[i][1] 表示第i天不持有股票的最大收益9        int[][] dp = new int[prices.length][2];
10        dp[0][0] = -prices[0];
11        dp[0][1] = 0;
12        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
13            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
14            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
15        }
16        return dp[prices.length - 1][1];
17    }
18}
19

 1// 暴力解法2class Solution {3    public int maxProfit(int[] prices) {4        int profit = 0;5        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {6            for (int j = i + 1; j < prices.length; j++) {7                profit = Math.max(profit, prices[j] - prices[i]);8            }9        }
10        return profit;
11    }
12}
13// 贪心算法
14class Solution {
15    public int maxProfit(int[] prices) {
16        int low = Integer.MAX_VALUE;
17        int res = 0;
18        for (int i = 0; i < prices.length; i++) {
19            low = Math.min(prices[i], low);
20            res = Math.max(prices[i] - low, res);
21        }
22        return res;
23    }
24}

3.时间复杂度

时间复杂度：O(n).
空间复杂度：O(1).

LeetCode: 122.买卖股票的最佳时机II 

122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣（LeetCode）

1.思路

动规真香，可以一个套路解决多题
和上一题类似，每天股票有两种状态，持有或不持有。
递推公式：
第i天持有，有两种情况：①第i-1天就持有；②第i天买入持有；
第i天不持有，有两种情况：①第i-1天就不持有；②第i天卖出，说明第i-1天持有（包含了当天买入卖出）

2.代码实现

 1class Solution {2    public int maxProfit(int[] prices) {3        if (prices.length == 0 || prices == null) {4            return 0;5        }6        int[][] dp = new int[prices.length][2];7        // 8        // 9        dp[0][0] = -prices[0];
10        dp[0][1] = 0;
11        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
12            // 第 i 天持有股票：①当天买入且前一天不持有；②前一天持有
13            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][1] - prices[i], dp[i - 1][0]);
14            // 第 i 天不持有股票：①第 i 天卖出；②第i-1天就不持有
15            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
16        }
17        return dp[prices.length - 1][1];
18    }
19}
20

3.时间复杂度

时间复杂度：O(n).
空间复杂度：O(1).