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面试题——股票利益最大化

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机器学习算法工程师
发布2018-03-06 16:29:33
1.2K0
发布2018-03-06 16:29:33
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文章被收录于专栏:机器学习算法工程师

1. 题目

给出一个包含N个元素的数组,数组中的每个元素代表每一天的股票的买卖价格。现在给你个任务是在任意的时刻先买股票,之后卖出股票。要求是使得买卖股票的利益最大化,算法的时间和空间复杂度尽可能达到最优。

2. 解题思路

看到本题,绝大多数人的第一思路大概都能想到用最大值去减最小值。但是问题出来了,最小值出现的位置不一定在最大值出现的位置前面,这样就违背了先买后卖的现实规律。

对于这个问题,为了保证最小值出现在当前最高价格之前。正确的思想应该是假设任意时刻都是可以卖的时间点,在这之前的最低价买入,扫描整个数组之后,整体的最大利益就能够计算出来!

3. 代码示例

代码语言:javascript
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public class Demo {
    public static void main(String[] args) {

        int[] nums = {
            4, 5, 6, 9, 26, 39, 1, 
            18, 24, 21, 19, 33};

        int min = nums[0];
        int maxProfit = 0;

        for (int num : nums) {
            if (num < min) {
                min = num;
            }

            if (num - min > maxProfit) {
                maxProfit = num - min;
            }
        }

        System.out.println(
             "Max profit is: " + maxProfit);
    }
}
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原始发表:2017-11-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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