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python买卖股票的最佳时机(基于贪心/蛮力算法)

更新时间:2020-07-12 00:36:02 作者:startmvc
开始刷leetcode算法题今天做的是“买卖股票的最佳时机”题目要求给定一个数组,它的第i个

开始刷leetcode算法题 今天做的是“买卖股票的最佳时机”

题目要求

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)。

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)

分析:

这个代码理解起来简单 就是将所有可能都放入数组中 找出最大一个可能

将这个代码提交时 显示 超出时间限制 确实 如果输入的数组长度非常大时 计算量巨大 出现错误

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更换思路:利用贪心算法解决此事

首先介绍 一下贪心算法: 对问题只对当前情况进行最优解处理,之后发生什么对之前的决定都不改变。简单的说就是一个局部最优解的过程

介绍个例子就明白了: 找零钱问题

假设有面值为5元、2元、1元、5角、2角、1角的货币,需要找给顾客4元6角现金,为使付出的货币的数量最少

  •   首先找出小于4元6角的最大面值(2元)
  •   其次找出小于2元6角的最大面值(2元)
  •   接着找出小于6角的最大面值(5角)
  •   最后找出小于1角的最大面值(1角) ---付出4张纸币

介绍完了贪心算法简单思想 就利用该方法解决对应问题

在已知股票价格走势情况下 只需要对下一天进行判断 如果涨了 则买 如果跌了则卖 这样收益会保持固定增长

当然了 有人会提出 我可以选择不卖等几天再卖 或不买等几天再买 的方式 一样可以保持增长 但是如图

如果在第2天买入 3天卖出 4天买入 5天卖出 收益为A+B

如果在第2天买入 5天卖出 收益为 C

明显得出A+B大于C 所以贪心法在这种情况非常适用并且肯定得到最优解

直接上代码


class Solution(object):
 def maxProfit(self, prices):
 profit = 0
 for day in range(len(prices)-1):
 differ = prices[day+1] - prices[day]
 if differ > 0:
 profit += differ
 return profit
if __name__ == '__main__':
 test=Solution()
 prices = [5,7,3,9] # 输入的每日股票数组
 print(test.maxProfit(prices))

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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