開始刷leetcode算法題 今天做的是“買賣股票的最佳時(shí)機(jī)”

網(wǎng)站建設(shè)、基于H5高端網(wǎng)站建設(shè)技術(shù)的Web開發(fā)、手機(jī)站開發(fā)、微信開發(fā)等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)。成都創(chuàng)新互聯(lián)始終關(guān)注著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的前沿動(dòng)態(tài)，創(chuàng)新互聯(lián)堅(jiān)信：真誠的態(tài)度，勤奮的工作是我們贏得客戶信賴的基礎(chǔ)；而不斷創(chuàng)新、力求完美，才是創(chuàng)新互聯(lián)共同邁向美好未來的保證。

題目要求

給定一個(gè)數(shù)組，它的第 i 個(gè)元素是一支給定股票第 i 天的價(jià)格。

設(shè)計(jì)一個(gè)算法來計(jì)算你所能獲取的大利潤。你可以盡可能地完成更多的交易（多次買賣一支股票）。

注意：你不能同時(shí)參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票）。

看到這個(gè)題目 最初的想法是蠻力法

通過兩層循環(huán) 不斷計(jì)算不同天之間的利潤及利潤和

下面上代碼

class Solution(object):
  def maxProfit(self, prices):
    """
    :type prices: List[int]
    :rtype: int
    """

    self.allbuy1 = []  #單次買賣的差值數(shù)組 （可能為負(fù)）
    self.allbuy2 = []  #所有可能買賣的利潤數(shù)組 （可能為負(fù)）
               # allbuy1和allbuy2的區(qū)別為一個(gè)是單次買賣 一個(gè)是多次買賣和
    self.curbuy(prices,0,0) #prices 為價(jià)格表 0：初始 0：
    #print(self.allbuy1)
    #print(self.allbuy2)
    return self.picBigest(self.allbuy2)
  def buyticket(self,prilist,a,b):    #list:放入的價(jià)格數(shù)組 a:上一次買入的價(jià)格 b:今天賣出的價(jià)格
    return prilist[b] -prilist[a]  #返回 賺取得價(jià)格

  def curbuy(self,plist,x,result): #plist：價(jià)格數(shù)組 x:當(dāng)天的數(shù)組坐標(biāo) result: 利潤
    obj=result           #固定上一次的價(jià)格 保存為上一個(gè)遞歸
    lens=len(plist)        #天數(shù)
    for i in range(x,lens-1):
      for j in range(i+1,lens):
        temp=self.buyticket(plist,i, j)
        self.allbuy1.append(temp)
        self.allbuy2.append(temp)   #單次利潤放入數(shù)組
        result = obj + temp   #將之前的利潤加上今天的利潤
        if(x>=2):       #如果買入是第2+1天以后 則可以加上之前的利潤
          self.allbuy2.append(result) #多次買賣利潤放入數(shù)組
        self.curbuy(plist,j+1,result)  #遞歸 j+1:賣出的后一天 result:利潤

  def picBigest(self,reslist): 
    big=0
    for i in reslist:
      if (i>big):
        big=i
    print(big)
    return big

if __name__ == '__main__':
    test=Solution()
    prices = [5,7,3,8] # 輸入的每日股票數(shù)組
    test.maxProfit(prices)

網(wǎng)站題目：python買賣股票的最佳時(shí)機(jī)（基于貪心/蠻力算法）-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前鏈接：http://chinadenli.net/article18/dgpgdp.html

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