Melhor momento para comprar e vender ações com resfriamento
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Melhor momento para comprar e vender ações com resfriamento'.
1. Aprenda
O problema do 'Melhor momento para comprar e vender ações com resfriamento' é um desafio importante na seção DP 2D.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível médio em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Melhor momento para comprar e vender ações com resfriamento.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema sobre Melhor momento para comprar e vender ações com resfriamento.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Você recebe uma matriz de preços onde os preços[i] são o preço de uma determinada ação no i-ésimo dia.
Encontre o lucro máximo que você pode alcançar. Você pode concluir quantas transações desejar (ou seja, comprar uma e vender uma ação várias vezes) com as seguintes restrições:
- Depois de vender suas ações, você não poderá comprar ações no dia seguinte (ou seja, um dia de espera).
Observação: você não pode participar de diversas transações simultaneamente (ou seja, você deve vender as ações antes de comprá-las novamente).
Escreva uma função maxProfit(prices: List[int]) -> int.
- •1 <= len(prices) <= 5000
- •0 <= prices[i] <= 1000
Exemplos
prices = [1,2,3,0,2]
3
Transactions = [buy, sell, cooldown, buy, sell].
prices = [1]
0
No transaction can be made.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
def max_profit_opt(prices):
dp = {} # (i, buying)
def dfs(i, buying):
if i >= len(prices): return 0
if (i, buying) in dp: return dp[(i, buying)]
if buying:
buy = dfs(i + 1, not buying) - prices[i]
skip = dfs(i + 1, buying)
dp[(i, buying)] = max(buy, skip)
else:
sell = dfs(i + 2, not buying) + prices[i]
skip = dfs(i + 1, buying)
dp[(i, buying)] = max(sell, skip)
return dp[(i, buying)]
return dfs(0, True)Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
def max_profit_brute(prices):
def dfs(i, buying):
if i >= len(prices): return 0
if buying:
buy = dfs(i + 1, not buying) - prices[i]
skip = dfs(i + 1, buying)
return max(buy, skip)
else:
sell = dfs(i + 2, not buying) + prices[i]
skip = dfs(i + 1, buying)
return max(sell, skip)
return dfs(0, True)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 2D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades padrão de problemas de DP 2D.
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