Java算法题-解析股票买卖问题
题目
给定一支股票连续几天的价格,猫咪想知道如何最大化利润。你能帮助猫咪找到最佳的买入和卖出时机吗?如果无法获得任何利润,返回 0
。
引言
让我们来谈谈一只聪明的猫咪,它热衷于股票交易。猫咪手上有一支股票,股票价格在一系列连续的天里波动。猫咪希望知道如何最大化利润。你能帮助猫咪找到最佳的买入和卖出时机吗?如果无法获得任何利润,返回 0
。
算法思路
这个问题是典型的股票交易问题,我们要找到最佳的买入和卖出时机以获得最大利润。解决这个问题的关键是找到买入时机和卖出时机,使得利润最大化。
解决思路
猫咪只能进行一次交易,所以我们需要找到以下两个关键点:
- 找到一个最低的买入价格(买入时机)。
- 找到一个最高的卖出价格(卖出时机)。
为了实现这一目标,我们可以进行一次遍历股票价格数组,同时记录两个关键变量:minPrice
(最低买入价格)和 maxProfit
(最大利润)。初始时,minPrice
被设为正无穷大,maxProfit
被设为零。
在遍历的过程中,如果猫咪遇到一个更低的价格,那么就将 minPrice
更新为这个价格。如果遇到一个价格高于 minPrice
的价格,那么就计算当前价格与 minPrice
的差值,如果这个差值大于 maxProfit
,那么就更新 maxProfit
。
代码实现
下面是使用 Java 实现的解决方案:
public class StockTrading {
public int maxProfit(int[] prices) {
int minPrice = Integer.MAX_VALUE;
int maxProfit = 0;
for (int price : prices) {
if (price < minPrice) {
minPrice = price;
} else {
int profit = price - minPrice;
if (profit > maxProfit) {
maxProfit = profit;
}
}
}
return maxProfit;
}
}
算法分析
- 时间复杂度:进行一次数组遍历,因此时间复杂度为 O(n),其中 n 是股票价格数组的长度。
- 空间复杂度:只使用了两个整数变量,因此空间复杂度为 O(1)。
示例和测试
假设我们有以下示例股票价格数组 prices
:
[7, 1, 5, 3, 6, 4]
我们可以使用以下代码进行测试:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
StockTrading solution = new StockTrading();
int[] prices = {7, 1, 5, 3, 6, 4};
int maxProfit = solution.maxProfit(prices);
System.out.println("最大利润: " + maxProfit);
}
}
总结
在股票交易中,找到最佳的买入和卖出时机以获得最大利润是一项重要的任务。这个问题的关键是找到买入时机和卖出时机,使得利润最大化。我们使用一次遍历的方法,同时记录最低价格和最大利润,来解决这个问题。这个问题的时间复杂度是 O(n),空间复杂度是 O(1)。了解如何在一次遍历中获取最大利润对于股票交易问题非常重要。