Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)

本专题旨在分享刷Leecode过程发现的一些思路有趣或者有价值的题目。【当然是基于js进行解答】。

动态规划一样是leetcode 中等难度习题的重点类型之一,同时可能也是面试热点之一,所以重要性不言而喻。

Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)_第1张图片

题目相关

  • 原题地址: https://leetcode-cn.com/problems/dui-cheng-de-er-cha-shu-lcof/
  • 题目描述:

    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。
    - 限制:
  • <= 数组长度 <= 10^5

思路解析

暴力破解

首先有一部分同学喜欢上来就来一波暴力破解,直接计算出所有可能的组合情况:

Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)_第2张图片

找出给定数组中两个数字之间的最大差值(即,最大利润)。此外,第二个数字(卖出价格)必须大于第一个数字(买入价格), 那么所有的组合情况就是n*(n-1)/2,复杂度是O(n^2),毫无疑问,在题目给定的0 <= 数组长度 <= 10^5下,妥妥超时; 而且面试如果暴力破解的话,估计也要被暴力pass了。

动态规划

(这个名字一听就很科学!)

其实早期详细写过动态规划的基础思路https://segmentfault.com/a/11...
建议不熟悉的同学可以先去看看这一篇。

而所谓动态规划,核心就是就是把多阶段过程,转化为一系列单阶段问题;把问题不断拆解为子问题去求解

如果看过基础篇的同学应该知道,这里说的拆解,其实更直白一些就是找到第i个子问题与前i个子问题的关系。

带入本道题其实就是 把求解n天里买卖股票最高利润的问题,先转化为先求解第n天卖出股票时的最高利润,然后从中找出最大值即可

Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)_第3张图片

以输入 [7,1,5,3,6,4] 为例:

  1. 第1天卖出的话,最高利润是0,等于是无交易;
  2. 第2天卖出的话,最高利润是0,因为第二天价格是1,高出第1天,也不会交易;
  3. 第3天卖出的话,的最高利润是4,也就是第二天买入,第三天卖出;
  4. 以此类推...

来观察计算求解第i天卖出股票时,所能得到的最高利润的核心,只要已知目前为止的历史最低价,那么前i天的最高利润其实就是 用第i天的价格减去这个历史最低价即可,那么思路不就来了?

Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)_第4张图片

var maxProfit = function(prices) {
  const profit = []; // profit[i] 表示第i天卖出时的最大利润 
  let historyMinPrice = Infinity;

  for(let i = 0; i <= prices.length; i++) {
      // 保持更新迄今为止的历史最低价
      if(prices[i] < historyMinPrice) {
        historyMinPrice = prices[i];
      }
      profit[i] = prices[i] - historyMinPrice;
  }
  // 未完待续
  // ... 
};

那么,有了这个price数组之后, 只要获取其中的最大值,其实也就是题目所要求的输出了。 这个想必难不倒大家,可以直接循环比对一次获得,但是其实思考下,并没必要再进行一次循环,因为在原来的循环过程,我们其实就可以沿用历史最低价的思路, 另外维持一个目前为止的最大利润变量。 也就是

var maxProfit = function(prices) {
  const profit = []; // profit[i] 表示第i天卖出时的最大利润 
  let historyMinPrice = Infinity;
  let maxProfit = 0;

  for(let i = 0; i <= prices.length; i++) {
      // 保持更新迄今为止的历史最低价
      if(prices[i] < historyMinPrice) {
        historyMinPrice = prices[i];
      }
      profit[i] = prices[i] - historyMinPrice;
      if(profit[i] > maxProfit) {
        maxProfit = profit[i];
      }
  }
   return maxProfit;
};

Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)_第5张图片

还可以更优吗

现在我们已经解出了这道题,那么就到此为止了吗? 回头看看我们的代码,会发现是否有必要维持profit数组的存在呢? 它的意义仅用于更新maxProfit而已 那么是不是...

大胆一点! 直接把它移除掉!!

var maxProfit = function(prices) {
  // 干掉profit[i] 
  let historyMinPrice = Infinity;
  let maxProfit = 0;

  for(let i = 0; i <= prices.length; i++) {
      // 保持更新迄今为止的历史最低价
      if(prices[i] < historyMinPrice) {
        historyMinPrice = prices[i];
      }

      if(prices[i] - historyMinPrice > maxProfit) {
        maxProfit = prices[i] - historyMinPrice;
      }
  }
   return maxProfit;
};

到这里是不是成就感更深了一层!

Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)_第6张图片

那么本题的解答也就到此结束了,下期再见!

Leetcode 题解系列 -- 股票的最大利润(动态规划)_第7张图片

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