121.買賣股票的最佳時機

描述

給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。
如果你最多隻允許完成一筆交易（即買入和賣出一支股票），設計一個演算法來計算你所能獲取的最大利潤。
注意你不能在買入股票前賣出股票。

示例1

輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 5
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出，最大利潤 = 6-1 = 5 。
注意利潤不能是 7-1 = 6, 因為賣出價格需要大於買入價格。

示例2

輸入: [7,6,4,3,1]
輸出: 0
解釋: 在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤為 0。

我

class Solution:
    def maxProfit(self, prices):
        """
        :type prices: List[int]
        :rtype: int
        """
        if not prices:
            return 0
        l = []
        for i in range(len(prices)):
            for j in range(i+1, len(prices)):
                if prices[j] > prices[i]:
                    l.append(prices[j]-prices[i])
        if
 
 not l:
            return 0
        else:
            return max(l)

果不其然，超出時間限制。兩層迴圈
然後修改了程式碼，表面上看只有一層迴圈，但事實上本質還是兩層迴圈。雖然比第一版本的執行時間要快一點，但是依然超出時間限制。

class Solution:
    def maxProfit(self, prices):
        """
        :type prices: List[int]
        :rtype: int
        """
        if not prices:
            return
 
 0
        l = []
        for i in range(len(prices)-1):
            j = max(prices[i+1:])
            if j > prices[i]:
                l.append(j-prices[i])
        if not l:
            return 0
        else:
            return max(l)

看看別人的思路。在價格最低的時候買入，差價最大的時候賣出就解決了！沒毛病這個方案，跟實際買賣很像，然而真的炒股的時候我們並不能預測每一天的價格。

class Solution:
    def maxProfit(self, prices):
        """
        :type prices: List[int]
        :rtype: int
        """
        if len(prices) < 2:
            return 0
        profit = 0
        minimum = prices[0]
        for i in prices:
            minimum = min(i, minimum)
            profit = max(i - minimum, profit)
        return profit

一次迴圈搞定查詢最小值和最大差值。