[leetcode]#121+122. Best Time to Buy and Sell Stock

• 我们先拿出来前三道题，因为他们都是array中的题目。这是leetcode种经典的一系列题，涉及到动态规划和贪心算法。按照我的理解，贪心是满足当前条件的最优值我们就将它最为最优解，也就是大家说的局部最优值，而动态规划是要记录下来达到当前最优解的所有途径，由局部一步步得到全局最优。

• 这几道题都是给你一个股票每日价格表，让你得到不同条件下能挣的最多的钱。

• 121题是只允许买卖一次，要保证卖的时间晚于买的日期，第一反应找最大值和最小值，最大的早于最小的，那么就找次大和次小，这样肯定很麻烦，从这个过程已经能感受到一点动态规划的感觉。是的没错，这道题就是用动态规划，我们维持两个变量，最低买入价格和当前可达到的最高利润，从第二天开始遍历，小于最低价格那么我们更新最低价格变量，然后以这一天的价格作为卖出价格，那么利润就是卖出价格-最低价格，最次也就是0，也就是我更新了最低价格还以最低价格卖出去了，因为不能用之前的价格卖，此时利润也要相应的更新，大于保存的最大利润我们就更新，遍历完成后得到结果。

class Solution(object):    def maxProfit(self, prices):        """        :type prices: List[int]        :rtype: int        """        if(len(prices) <= 1):            return 0        buy_price = prices[0]        max_profit = 0        for i in range(1,len(prices)):            buy_price = min(buy_price, prices[i])            max_profit = max(max_profit, prices[i] - buy_price)        return max_profit

• 122题是说不限制买卖股票的次数，只要保证你卖的日期晚于买的日期即可。这个就适合用贪心算法，只要当前比前一天的大，那么我们就卖了股票。

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