题目： 122 买卖股票的最佳时机2

题面

给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

示例

示例 1：

输入：prices = [7,1,5,3,6,4]
输出：7
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3。
最大总利润为 4 + 3 = 7 。
示例 2：

输入：prices = [1,2,3,4,5]
输出：4
解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。
最大总利润为 4 。
示例 3：

输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0。

Tips

1 <= prices.length <= 3 * 104
0 <= prices[i] <= 104

Code

代码解释

这段 C++ 代码解决了股票买卖的另一个经典问题：在允许进行多次买卖的情况下，如何通过多次交易（买入和卖出）来获取最大利润。代码的核心思想是通过每天买卖股票的价格差来积累总利润。

原始代码

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class Solution {
public:
    int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int profit = 0;
        for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
            int tmp = prices[i] - prices[i - 1];
            if (tmp > 0) profit += tmp;
        }
        return profit;
    }
};

逐行解释

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class Solution {
public:
  • 这是 Solution 类的定义开始。这是 LeetCode 等编程平台上常用的代码结构，用来封装一个解决方案。
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int maxProfit(vector<int>& prices) {
  • 定义了一个公共成员函数 maxProfit，它接收一个整数向量 prices 作为引用参数，并返回一个整数值，表示可以通过多次买卖股票获得的最大利润。
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int profit = 0;
  • 定义一个整数变量 profit，并将其初始化为 0，表示当前累积的利润。初始利润为零，因为一开始没有进行任何交易。
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for (int i = 1; i < prices.size(); i++) {
  • 这个 for 循环从第二天（i = 1）开始遍历 prices 向量，逐步考察每一天的股票价格。
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int tmp = prices[i] - prices[i - 1];
  • 计算 tmp，即当天的股票价格与前一天价格之间的差值。这一步判断在两天之间买卖是否能获得利润。
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if (tmp > 0) profit += tmp;
  • 如果 tmp 大于零，表示价格上涨了，因此将这部分利润加入到 profit 中。即每天只要股票价格上涨，就卖出股票获得利润。
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        return profit;
    }
};
  • 循环结束后，函数返回 profit 的值，即通过多次买卖股票所能获得的最大利润。类的定义到此结束。

代码总结

这段代码的核心思想是贪心算法：只要股票价格上涨，就计算当日买入并卖出的利润，积累每天的收益，最终获得最大利润。

  • 时间复杂度：O(n)，其中 n 是 prices 向量的长度。
  • 空间复杂度：O(1)，因为只使用了常数空间。

这段代码简洁且高效，通过简单的遍历和条件判断，就能计算出在允许多次买卖的情况下所能获得的最大利润。