一、问题概述

做基金数据分析时，最大回测是一个很重要的参考指标。他有别于一个区间内的最大值和最小值，这是一个阶段性的统计数据，这个数据可以衡量一个基金经理对风险的把控程度。

二、简单粗暴的方法

算法实现有很多，简单粗暴的方法比如把每一天的值和其他天作差值计算，找到差值最大的那一天，但这个方法并不好。从时间复杂度上看是O(n!)，差不多算是最差的了。

说到这顺便普及一下时间复杂度的知识。

常见复杂度

除了常数阶、线性阶、平方阶、对数阶，还有如下时间复杂度：
f(n)=nlogn时，时间复杂度为O(nlogn)，可以称为nlogn阶。
f(n)=n³时，时间复杂度为O(n³)，可以称为立方阶。
f(n)=2ⁿ时，时间复杂度为O(2ⁿ)，可以称为指数阶。
f(n)=n!时，时间复杂度为O(n!)，可以称为阶乘阶。
f(n)=(√n时，时间复杂度为O(√n)，可以称为平方根阶。

下面将算法中常见的f(n)值根据几种典型的数量级来列成一张表，根据这种表，我们来看看各种算法复杂度的差异。

从上表可以看出，O(n)、O(logn)、O(√n )、O(nlogn )随着n的增加，复杂度提升不大，因此这些复杂度属于效率高的算法，反观O(2ⁿ)和O(n!)当n增加到50时，复杂度就突破十位数了，这种效率极差的复杂度最好不要出现在程序中，因此在动手编程时要评估所写算法的最坏情况的复杂度。

O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n²) < O(n³) < O(2ⁿ) < O(n!)

参考链接：https://blog.csdn.net/itachi85/article/details/54882603

三、更优的解决方法

下面这个方法更简单，时间复杂度是线性的O(1)

class Program{static void Main(string[] args){Console.WriteLine("3,1,6,5,4,3,6,4,8,2,9");string listtext = Console.ReadLine();string[] Datelist = listtext.Split(',');decimal max = decimal.MinValue;decimal min = decimal.MaxValue;decimal payback = decimal.MinValue;string oldmax = "";string oldmin = "";SortedList<decimal, decimal> SOR = new SortedList<decimal, decimal>();List<decimal> res = new List<decimal>();foreach (var new_date in Datelist){decimal dec_new_date = Convert.ToDecimal(new_date);if (max < dec_new_date){max = dec_new_date;min = dec_new_date;}if (min > dec_new_date){min = dec_new_date;}if ((max - min) / max > payback && max != min){oldmax = max.ToString();oldmin = min.ToString();payback = (max - min) / max;}}Console.WriteLine("最大回撤" + payback.ToString());Console.WriteLine("最大值" + oldmax.ToString());Console.WriteLine("最小值" + oldmin.ToString());Console.ReadLine();}}

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