python买卖股票的最佳时机(基于贪心/蛮力算法)-创新互联
开始刷leetcode算法题 今天做的是“买卖股票的最佳时机”
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给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。
注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。
看到这个题目 最初的想法是蛮力法
通过两层循环 不断计算不同天之间的利润及利润和
下面上代码
class Solution(object): def maxProfit(self, prices): """ :type prices: List[int] :rtype: int """ self.allbuy1 = [] #单次买卖的差值数组 (可能为负) self.allbuy2 = [] #所有可能买卖的利润数组 (可能为负) # allbuy1和allbuy2的区别为一个是单次买卖 一个是多次买卖和 self.curbuy(prices,0,0) #prices 为价格表 0:初始 0: #print(self.allbuy1) #print(self.allbuy2) return self.picBigest(self.allbuy2) def buyticket(self,prilist,a,b): #list:放入的价格数组 a:上一次买入的价格 b:今天卖出的价格 return prilist[b] -prilist[a] #返回 赚取得价格 def curbuy(self,plist,x,result): #plist:价格数组 x:当天的数组坐标 result: 利润 obj=result #固定上一次的价格 保存为上一个递归 lens=len(plist) #天数 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) #单次利润放入数组 result = obj + temp #将之前的利润加上今天的利润 if(x>=2): #如果买入是第2+1天以后 则可以加上之前的利润 self.allbuy2.append(result) #多次买卖利润放入数组 self.curbuy(plist,j+1,result) #递归 j+1:卖出的后一天 result:利润 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] # 输入的每日股票数组 test.maxProfit(prices)
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