图片显示的购买股票的一个最优算法，我尝试了两种输入，为什么不可以呢？感觉书上给的这个算法有问题，但是一直没找到。

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图片中显示的我在书上看到的一个购买股票的最优算法，但是我尝试了一下，下前面数字大，后面数字很小的情况下，给出的结果不对，求帮忙分析下，是不是书中给出的算法有问题

这个算法没有考虑买入和卖出的天数的合理性，买入和天数必须要比卖出的天数少啊，这是常识啊，你在今天买入，难道还能在昨天卖出吗。所以卖出的数字必须要大于买入的天数。否则就会像你说的结果不对

  • 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7484688
  • 这篇博客你也可以参考下：解决散点图中图例中文文字大小无法改变的问题
  • 除此之外, 这篇博客: 算法复杂度分析中的渐近分析（基于输入大小）中的 给定一个任务的两种算法，我们如何找出哪一种更好？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 一种天真的方法是 - 实现两种算法并在计算机上运行两个程序以获得不同的输入，看看哪个花费更少的时间。这种方法在算法分析中存在许多问题。

    • 对于某些输入，第一种算法的性能可能优于第二种算法。对于某些输入，第二表现更好。
    • 对于某些输入，第一种算法在一台计算机上的性能更好，而第二种算法在另一台计算机上对于其他一些输入的性能更好。

    渐进分析是在分析算法时处理上述问题的大思想。在渐近分析中，我们根据输入大小评估算法的性能（我们不测量实际运行时间）。我们计算算法所花费的时间（或空间）如何随着输入大小的增加而增加。

    例如，让我们考虑排序数组中的搜索问题（搜索给定项目）。

    上述搜索问题的解决方案包括：

    • 线性搜索（增长顺序为线性）
    • 二叉搜索（增长顺序是对数）。

    为了理解渐近分析如何解决上述分析算法中提到的问题，

    • 让我们说：
      • 我们在快速计算机 A 上运行线性搜索，并且
      • 在慢速计算机 B 和
      • 选择两台计算机的常量值，以便它准确地告诉我们给定计算机在几秒钟内执行搜索所需的时间。
    • 假设 A 的常数是 0.2，B 的常数是 1000，这意味着 A 比 B 强大 5000 倍。
    • 对于输入数组大小 n 的小值，快速计算机可能需要更少的时间。
    • 但是，在输入数组大小达到一定值后，与线性搜索相比，二叉搜索肯定会开始花费更少的时间，即使二叉搜索是在一台慢速机器上运行的。
    输入大小在 A 上的运行时间B 上的运行时间
    102 秒~ 1 小时
    10020 秒~ 1.8小时
    10^6 ~ 55.5 小时~ 5.5小时
    10^9~ 6.3 年~ 8.3小时
    • 原因是二叉搜索相对于输入大小的增长顺序是对数的，而线性搜索的增长顺序是线性的。
    • 因此，在输入大小的某个值之后，始终可以忽略与机器相关的常量。

    此示例的运行时间：

    • 线性搜索运行时间（以秒为单位）：0.2 * n
    • 二进制搜索运行时间（以秒为单位）：1000*log（n）
  • 您还可以看一下 刘城龙老师的教你快速查找电脑中的文件课程中的 快速按文件内容查找文件的方法小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    我很抱歉，看到您的问题描述和参考资料，发现并没有提到关于购买股票的最优算法遇到的具体问题和输入情况。因此，我无法提供解决方案。如果您还需要关于该问题的帮助，请提供更具体的信息和输入，我将竭尽所能提供帮助。

应该是因为寻找最佳卖出日期的地方有错误，可以在找到最低价格后，再从此位置往后判断在哪一天价格最高的卖出时间，循环结束即可找出最佳的出售日期。

修改如下：



#s=[1,1,0,0,0,1]
s=[10,4,8,7,9,6,2,5,3]
#s=[1,1,1]
N=0
min_price=s[0]
max_profit=0
buy_day=0
sell_day=0

for N in range(len(s)):
    
 #  找到一个更低的价格时，往后计算哪一天卖出的价格最高
    if (s[N]<min_price):
        min_price=s[N]
        
        #print("min_price=",min_price,",N=",N)
        
        # 遍历此天之后，哪一天为价格最高的卖出日期
        for sd in range(N+1,len(s)):

            # 如果当前天卖出价格更高，则将当前天设置为最佳卖出日期
            # 同时记录最高卖出价格
            if((s[sd]-min_price)>max_profit):
                buy_day=N
                max_profit=s[sd]-min_price
                sell_day=sd
            
               # print("max_profit=",max_profit,",sd=",sd)
    else:  
        profit = s[N]-min_price
        if profit > max_profit:
            max_profit=profit
            sell_day = N

print(f"在第{buy_day+1}天买入，第{sell_day+1}天卖出，利润为：{max_profit}")

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