122.买卖股票的最佳时机-ii.py

#
# @lc app=leetcode.cn id=122 lang=python3
#
# [122] 买卖股票的最佳时机 II
#
# https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/
#
# algorithms
# Easy (56.45%)
# Likes:    543
# Dislikes: 0
# Total Accepted:    102.1K
# Total Submissions: 180.1K
# Testcase Example:  '[7,1,5,3,6,4]'
#
# 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
#
# 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
#
# 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
#
# 示例 1:
#
# 输入: [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 。
#
#
# 示例 2:
#
# 输入: [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 。
# 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
# 因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
#
#
# 示例 3:
#
# 输入: [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。
#
#
from typing import List


# @lc code=start
class Solution:

    def maxProfit_1(self, prices: List[int]) -> int:
        """
        一次遍历：最大利润就是价格上升的累计
        """
        res = 0
        for i in range(1, len(prices)):
            if prices[i] > prices[i - 1]:
                res += prices[i] - prices[i - 1]
        return res

    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        """
        峰谷法，遇到峰谷就买入，在接下来的峰值就卖出；
        """
        n = len(prices)
        if n <= 1:
            return 0

        i = 0
        valley = peak = prices[0]
        res = 0

        while i < n - 1:
            while i < n - 1 and prices[i] >= prices[i + 1]:
                i += 1
            valley = prices[i]
            
            while i < n - 1 and prices[i] <= prices[i + 1]:
                i += 1
            peak = prices[i]

            res += peak - valley
        return res

    def maxProfit_3(self, prices: List[int]) -> int:
        """
        峰谷法，遇到峰谷就买入，在接下来的峰值就卖出；
        """
        i = j = 0     # 谷底和峰值索引
        res = 0
        for k, p in enumerate(prices):
            if p <= prices[j]:     # 到达峰值,开始下坡,加上收益;下坡时,无峰谷,其索引同时向前移动
                res += prices[j] - prices[i]
                i = j = k
            else:     # 上坡时,更新峰值
                j += 1

        res += prices[j] - prices[i]     # 防止最后一点为峰值点
        return res


# @lc code=end