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1. 问题描述：

给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。

示例 1：

输入：[7,1,5,3,6,4]

输出：5 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。

示例 2：

输入：prices = [7,6,4,3,1]

输出：0 解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

提示：

• 1 <= prices.length <= 10^5
• 0 <= prices[i] <= 10^4

2. 思路分析：

① 一开始最容易想到的是暴力枚举的方法，我们可以固定当前数组的起点，然后找出当前起点之后位置与起点的最大差值即可，但是这个方法超时了

② 除了暴力枚举方法之外，分析题目可以知道我们需要找到单调递增的序列中最大值与最小值的差值，根据这个特点可以知道这是单调栈的问题，我们需要使用栈来存储中间过程的元素，在遍历prices数组的时候维护栈中元素的单调性，并且在维护单调栈的时候可以知道只有当栈中元素长度大于等于2的时候说明这个时候是存在买入与买出行为，这个时候就需要计算栈顶元素与栈底元素的差值即可求解出当前差值的最大值，并且与历史上最大的差值进行比较来确定是否更新当前最大的差值，所以这道题目的本质上是要求我们维护一个单调栈，求解单调栈中最大元素与最小元素的差值

3. 代码如下：

暴力（超时）：

class Solution:    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:        res = 0        for i in range(len(prices)):            for j in range(i + 1, len(prices)):                res = max(res, prices[j] - prices[i])        return res

单调栈：

from typing import Listclass Solution:    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:        stack = list()        res = 0        for i in range(len(prices)):            while stack and prices[i] <= stack[-1]:                stack.pop()            stack.append(prices[i])            # 栈中只有长度大于等于2的时候说明存在买出与卖出的交易的            if len(stack) >= 2: res = max(res, stack[-1] - stack[0])        return res

 

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