股票买卖最大化利润的 Javascript 程序
原文:https://www . geesforgeks . org/JavaScript-程序换股票-买入-卖出-利润最大化/
一只股票每天的成本是以数组的形式给出的，找出你在那些日子里通过买卖所能获得的最大利润。例如，如果给定的数组是{100，180，260，310，40，535，695}，则通过在第 0 天买入，在第 3 天卖出可以获得最大利润。再次在第 4 天买入，在第 6 天卖出。如果给定的一系列价格是按递减顺序排序的，那么就根本赚不到利润。
天真的方法:一个简单的方法是尝试在每一天盈利的时候买入股票并卖出，并不断更新到目前为止的最大利润。
下面是上述方法的实现:
java 描述语言
<script>
// Javascript program to implement
// the above approach
// Function to return the maximum profit
// that can be made after buying and
// selling the given stocks
function maxProfit(price, start, end)
{
// If the stocks can't be bought
if (end <= start)
return 0;
// Initialise the profit
let profit = 0;
// The day at which the stock
// must be bought
for (let i = start; i < end; i++)
{
// The day at which the
// stock must be sold
for (let j = i + 1; j <= end; j++)
{
// If buying the stock at ith day and
// selling it at jth day is profitable
if (price[j] > price[i])
{
// Update the current profit
let curr_profit = price[j] - price[i] +
maxProfit(price,
start, i - 1) +
maxProfit(price,
j + 1, end);
// Update the maximum profit
// so far
profit = Math.max(profit,
curr_profit);
}
}
}
return profit;
}
// Driver code
let price = [100, 180, 260, 310,
40, 535, 695];
let n = price.length;
document.write(maxProfit(
price, 0, n - 1));
</script>
输出:
865
高效方法:如果只允许我们买卖一次，那么我们可以使用以下算法。两个元素之间的最大差异。在这里，我们可以多次买卖。 下面是这个问题的算法。
- 找到局部最小值并将其存储为起始索引。如果不存在，返回。
- 找到局部极大值。并将其存储为结束索引。如果我们到达终点，将终点设置为终点索引。
- 更新解决方案(增加买卖对的计数)
- 如果没有到达终点，重复上述步骤。
java 描述语言
<script>
// JavaScript program to implement
// the above approach
// This function finds the buy sell
// schedule for maximum profit
function stockBuySell(price, n)
{
// Prices must be given for at
// least two days
if (n == 1)
return;
// Traverse through given price array
let i = 0;
while (i < n - 1)
{
// Find Local Minima
// Note that the limit is (n-2) as we
// are comparing present element to
// the next element
while ((i < n - 1) &&
(price[i + 1] <= price[i]))
i++;
// If we reached the end, break
// as no further solution possible
if (i == n - 1)
break;
// Store the index of minima
let buy = i++;
// Find Local Maxima
// Note that the limit is (n-1) as we
// are comparing to previous element
while ((i < n) &&
(price[i] >= price[i - 1]))
i++;
// Store the index of maxima
let sell = i - 1;
document.write(`Buy on day: ${buy}
Sell on day: ${sell}<br>`);
}
}
// Driver code
// Stock prices on consecutive days
let price = [100, 180, 260,
310, 40, 535, 695];
let n = price.length;
// Function call
stockBuySell(price, n);
// This code is contributed by Potta Lokesh
</script>
输出:
Buy on day: 0 Sell on day: 3
Buy on day: 4 Sell on day: 6
时间复杂度:外环运行到我变成 n-1。内部两个循环在每次迭代中增加 I 的值。所以总的时间复杂度是 O(n)
更多详情请参考股票买卖实现利润最大化整篇文章！
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