六六力扣刷题心得：贪心算法助你买卖股票最大化收益

大家好，我是六六，一名对算法和编程充满热情的技术爱好者。今天，我将与大家分享我在力扣刷题中的心得体会，重点探讨贪心算法在解决买卖股票问题中的应用。

贪心算法概述

贪心算法是一种基于当前局部最优解做出决策的算法。这种算法以迭代的方式解决问题，在每个阶段，算法都会选择当前最优的局部解，并以此作为基础继续下一阶段的决策。虽然贪心算法不能保证得到全局最优解，但在许多情况下，它能提供近似最优解。

贪心算法在买卖股票中的应用

在买卖股票问题中，我们的目标是确定最佳的买入和卖出时机，以最大化收益。贪心算法可以应用于此类问题，通过以下步骤进行求解：

1. 买入股票： 当股票价格低于其移动平均值时，买入股票。
2. 卖出股票： 当股票价格高于其移动平均值时，卖出股票。

力扣题解示例：买卖股票的最佳时机（含手续费）

为了更深入地了解贪心算法在买卖股票中的应用，让我们考虑力扣上的一个题目：买卖股票的最佳时机（含手续费）。

给定一个数组 prices，其中 prices[i] 代表股票第 i 天的价格。在每笔交易中，需要支付手续费 fee。求出可以获得的最大利润。

贪心算法求解步骤

1. 初始化当前持股状态为未持有股票。
2. 遍历股票价格数组：
   • 如果当前持股状态为未持有股票且股票价格低于移动平均值，则买入股票，并更新持股状态为持有股票。
   • 如果当前持股状态为持有股票且股票价格高于移动平均值，则卖出股票，并更新持股状态为未持有股票。
   • 计算每笔交易的收益，并将收益累加到总收益中。
3. 返回总收益。

代码示例

def max_profit(prices, fee):
    """
    :param prices: int[] 股票价格数组
    :param fee: int 手续费
    :return: int 最大利润
    """
    n = len(prices)
    if n <= 1:
        return 0

    # 初始化持股状态为未持有股票
    hold = False
    # 初始化总收益为0
    total_profit = 0

    for i in range(1, n):
        # 如果当前未持有股票且股票价格低于移动平均值，则买入股票
        if not hold and prices[i] < prices[i-1]:
            hold = True
            total_profit -= prices[i]

        # 如果当前持有股票且股票价格高于移动平均值，则卖出股票
        if hold and prices[i] > prices[i-1]:
            hold = False
            total_profit += prices[i] - fee

    # 返回总收益
    return total_profit

实战案例

假设我们有一支股票的价格走势如下：

[7, 1, 5, 3, 6, 4]

使用贪心算法，我们可以获得以下交易记录：

买入：1元（第2天）
卖出：6元（第5天）
总收益：5元（6元 - 1元）

通过贪心算法，我们在支付手续费的情况下获得了最大的收益。

总结

贪心算法是一种有效的技术，可以帮助我们解决买卖股票等问题。虽然它不能保证全局最优解，但在许多情况下，它能提供近似最优解。掌握贪心算法，可以大大提升算法思维和解决问题的实战能力。

在力扣刷题中，贪心算法是解决买卖股票问题的重要手段。通过贪心算法，我们可以快速高效地找到近似最优解，提高刷题效率。

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