El mejor momento para comprar y vender acciones
Guía detallada e implementación de Python para el problema "Mejor momento para comprar y vender acciones".
1. aprender
El problema del 'Mejor momento para comprar y vender acciones' es un desafío clave en la sección Ventana deslizante.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualización del flujo lógico del mejor momento para comprar y vender acciones.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema sobre el mejor momento para comprar y vender acciones.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Se le proporciona una matriz prices donde prices[i] es el precio de una acción determinada el día i.
Quiere maximizar sus ganancias eligiendo un solo día para comprar una acción y eligiendo un día diferente en el futuro para vender esa acción.
Devuelve el máximo beneficio que puedas obtener de esta transacción. Si no puede obtener ningún beneficio, devuelva 0.
Escribe una función maxProfit(prices: List[int]) -> int.
- •1 <= len(prices) <= 10^5
- •0 <= prices[i] <= 10^4
Ejemplos
prices = [7, 1, 5, 3, 6, 4]
5
Buy on day 2 (price = 1) and sell on day 5 (price = 6). Profit = 6 - 1 = 5.
prices = [7, 6, 4, 3, 1]
0
No profitable transaction is possible since prices only decrease.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def max_profit_opt(prices):
l, r = 0, 1 # l:buy, r:sell
maxP = 0
while r < len(prices):
if prices[l] < prices[r]:
profit = prices[r] - prices[l]
maxP = max(maxP, profit)
else:
l = r
r += 1
return maxPCódigo de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def max_profit_brute(prices):
res = 0
for i in range(len(prices)):
for j in range(i + 1, len(prices)):
profit = prices[j] - prices[i]
res = max(res, profit)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Sliding Window data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades estándar del problema de ventana corrediza.
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