121. 买卖股票的最佳时机
题目链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked
算法思路：
虽然已经提示我们使用贪心算法了，但是我最开始的时候却不知道怎么使用，因为如果我找最小的天购入但是不一定卖的出去（还是有点太全局思维了后来看来题解才明白）。
所以我是每次都找到这天后的最大值，得到一个maxValue数组，这样我们就可以通过maxValue[i] - prices[i]来找到这一天的理想收获。然后遍历找到最大的值。
但是我们怎么计算处maxValue数组呢，暴力肯定不行，所以我们可以通过map来记录我们还未遍历过的数的个数情况，我们每遍历过一个数我们就将他的个数-1，当减成0后我们就从map中移除他，如果我们我们上一次求出的maxV还在map中那么这个数肯定就是maxV，否则我们再去重新求maxV，这样可以极大降低时间复杂度。
代码实现：
public int maxProfit(int[] prices) {int[] maxPrices = new int[prices.length];//用map存一下我们还为遍历过的数的个数HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for(int i = 0; i < prices.length; i++) {map.put(prices[i], map.getOrDefault(prices[i], 0) + 1);}//当前位置后的最大值int maxValue = -1;for(int i = 0; i< prices.length; i++) {//如果上次算出的最大值还在map中则一直都使用他做最大值if(maxValue != -1 && map.containsKey(maxValue)) {maxPrices[i] = maxValue;} else { //如果不在map中则重新计算maxValue = findMax(i+1, prices);maxPrices[i] = maxValue;}//在map中更新后续数的个数map.put(prices[i], map.get(prices[i]) - 1);//如果某数的个数为0则移除if(map.get(prices[i]) == 0) {map.remove(prices[i]);}}int max = 0;for(int i = 0; i < prices.length; i++) {max = Math.max(max, maxPrices[i] - prices[i]);}return max;}//找到start后的最大值public int findMax(int start, int[] prices) {int index1 = start, index2 = prices.length - 1;while (index1 < index2) {if (prices[index1] <= prices[index2]) index1++;else index2--;}return prices[index2];}题解的做法是认为的最小值是被遍历过的数中的最小值，而不是直接找全局的最小值
算法实现：
public int maxProfit(int[] prices) {int min = Integer.MAX_VALUE;int max = 0;for(int i = 0; i < prices.length; i++) {if(prices[i] < min) { //如果当前价格比之前最低价格还低，则更新最低价格min = prices[i];} else { //如果当前价格比之前最低价格高，则计算当前价格与最低价格的差值，并更新最大值max = Math.max(max, prices[i] - min);}}return max;}相关文章：
121. 买卖股票的最佳时机
题目链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/?envTypestudy-plan-v2&envIdtop-100-liked 算法思路： 虽然已经提示我们使用贪心算法了，但是我最开始的时候却不知道怎么使用，因为如果…...
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