Leetcode-122. 买卖股票的最佳时机 II

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最大利润。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）。

示例 1:

输入: [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 。

示例 2:

输入: [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 。
     注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
     因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。

示例 3:

输入: [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。

解法：提供了三种解法：分别是深度优先遍历（遍历所有买卖情况，选出最优，O（2^N）），贪心算法（只要买入后第二天有利润就是最优的,O(N)），动态规划算法(O(N))

这里主要实现贪心算法，时间复杂度为O（N），所有元素只需要遍历一遍，空间复杂度为O（1）

Java

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

Python

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        res = 0
        for i in range(len(prices)-1):
            if prices[i+1]>prices[i]:
                res += prices[i+1]-prices[i]
        return res

Leetcode-121. 买卖股票的最佳时机

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。

如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

注意你不能在买入股票前卖出股票。