力扣121. 买卖股票的最佳时机

力扣121. 买卖股票的最佳时机

一、题目描述：

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 。

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；同时，你不能在买入前卖出股票。 示例 2：

输入：prices = [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。

提示：

1 <= prices.length <= 10^5

0 <= prices[i] <= 10^4

来源：力扣（LeetCode） 链接：leetcode-cn.com/problems/be… 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

二、思路分析：

1. 这道题考察了什么思想？你的思路是什么？

   这道题目我的思路是这样的，遍历数组prices每一个值，然后再与它后面的每一个值求差值，最大的差值保留在数组res中，然后求数组res的最大值.但是我觉得会超时。

   然后是第二个思路，用一次遍历解决这个问题，我们假设每次买入都是最低价买入的，然后计算每次的最低价，一旦发现比这个最低价还低，我们就转向这个作为最低价，但是前面的最大利润已经保存，不怕后面会一直跌~这是开挂了！

2. 做题的时候是不是一次通过的，遇到了什么问题，需要注意什么细节？

   我的第一个思路果然超时了。。。

    class Solution {
        public int maxProfit(int[] prices) {
            int[] res = new int[prices.length];
            for(int i=0;i<prices.length;i++){
                int max = 0;
                for(int j=i+1;j<prices.length;j++){
                    if(prices[j] - prices[i] > max){
                        max = prices[j] - prices[i];
                    }
                }
                res[i] = max;
            }
            return  Arrays.stream(res).max().getAsInt();
        }
    }
    ​
   

   

1. 有几种解法，哪种解法时间复杂度最低，哪种解法空间复杂度最低，最优解法是什么？其他人的题解是什么，谁的效率更好一些？用不同语言实现的话，哪个语言速度最快？

在别人的题解中，我还看到动态规范的思路：

三、AC 代码：

 class Solution {
     public int maxProfit(int[] prices) {
         int min_price = Integer.MAX_VALUE;
         int max_profit = 0;
         for(int i=0;i<prices.length;i++){
             if(min_price > prices[i]){
                 min_price = prices[i];
             }
             else if(prices[i] - min_price > max_profit){
                 max_profit = prices[i] - min_price;
             }
         }
         return max_profit;
     }
 }

四、总结：

这道题目我的思路还是有问题，应该第一时间想到动态规划的。不过推导状态转移方程还需要多多练习，无他,唯手熟尔。