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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。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例 1:输入: [7,1,5,3,6,4]输出: 5解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。     注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。示例 2:输入: [7,6,4,3,1]输出: 0解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

Python3 实现

动态规划

# @author:leacoder# @des:  动态规划  买卖股票的最佳时机 II  (通用型) class Solution:    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:        if not prices: return 0        result = 0        # 二维数组         # profit[i][0] 第i天 一直没有股票 的利润        # profit[i][1] 第i天 当前有股票（ 前面有股票今天不卖 + 前面没股票 今天买入 ） 的利润        # profit[i][2] 第i天 之前买入现在卖了   （前面有股票 今天卖出 ） 的利润        profit = [[0 for _ in range(3)] for _ in range(len(prices))]        # 第一天利润初始        profit[0][0],profit[0][1],profit[0][2] = 0, - prices[0] , 0                for i in range(1,len(prices)):            profit[i][0] = profit[i - 1][0]            profit[i][1] = max(profit[i - 1][1],profit[i - 1][0] - prices[i] )            profit[i][2] = profit[i - 1][1] + prices[i]             result = max(result,profit[i][0],profit[i][1],profit[i][2])        return result

一次遍历 记录最小价格

# @author:leacoder# @des:  一次遍历  买卖股票的最佳时机 II # 由于一次交易操作 故可以通过记录最小价格 计算最大利润的方式class Solution:    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:        if not prices: return 0        minprice,maxprofit = float("inf"),0                for i in range(len(prices)):            minprice = min(minprice,prices[i]) # 记录当前最小            maxprofit = max(maxprofit,prices[i] - minprice) # 计算 当前最大利润（之前最大利润 与 当前价格与之前最小价格之差 的最大值）        return maxprofit

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