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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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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