力扣经典150题第八题：买卖股票最佳时机二

1. 简介

本篇博客将讨论力扣经典150题中的买卖股票的最佳时机 II 问题。给定一个整数数组 prices，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格，我们需要设计一个算法来计算最大利润。

2. 问题描述

给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

示例 1：

输入：prices = [7,1,5,3,6,4] 输出：7 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。 随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3 。 总利润为 4 + 3 = 7 。 示例 2：

输入：prices = [1,2,3,4,5] 输出：4 解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4 。 总利润为 4 。 示例 3：

输入：prices = [7,6,4,3,1] 输出：0 解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。

提示：

1 <= prices.length <= 3 * 104 0 <= prices[i] <= 104

3. 解题思路

方法一：贪心算法

利用贪心算法，只要后一天的价格比前一天高，就将差值累加到最大利润中。

• 遍历价格数组，如果后一天价格比前一天高，将差值累加到最大利润中。

4. 算法实现

方法一：贪心算法

public int maxProfit(int[] prices) {
    int maxProfit = 0;
    for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
        if (prices[i] > prices[i - 1]) {
            maxProfit += prices[i] - prices[i - 1];
        }
    }
    return maxProfit;
}

5. 示例与测试

我们使用示例输入进行测试，并验证算法的正确性：

int[] prices1 = {7, 1, 5, 3, 6, 4};
int[] prices2 = {1, 2, 3, 4, 5};
int[] prices3 = {7, 6, 4, 3, 1};

System.out.println("Test Case 1:");
System.out.println("Expected Result: 7");
System.out.println("Actual Result: " + maxProfit(prices1));

System.out.println("Test Case 2:");
System.out.println("Expected Result: 4");
System.out.println("Actual Result: " + maxProfit(prices2));

System.out.println("Test Case 3:");
System.out.println("Expected Result: 0");
System.out.println("Actual Result: " + maxProfit(prices3));

输出结果为：

Test Case 1:
Expected Result: 7
Actual Result: 7

Test Case 2:
Expected Result: 4
Actual Result: 4

Test Case 3:
Expected Result: 0
Actual Result: 0

6. 总结与展望

通过本篇博客，我们详细讨论了力扣经典150题中的买卖股票的最佳时机 II 问题，并提供了贪心算法的实现方法。这种方法具有高效性和简洁性，在实际应用中具有广泛的适用性。

7. 结语

希望本文能够帮助读者更好地理解和掌握买卖股票的最佳时机 II 的解题思路和实现方法，欢迎提出您的宝贵意见和建议。