Best Time to Buy And Sell Stock
Detailed guide and Python implementation for the 'Best Time to Buy And Sell Stock' problem.
1. Узнать
The 'Best Time to Buy And Sell Stock' problem is a key challenge in the Sliding Window section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Best Time to Buy And Sell Stock.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Best Time to Buy And Sell Stock carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
Постановка задачи
You are given an array prices where prices[i] is the price of a given stock on the ith day.
You want to maximize your profit by choosing a single day to buy one stock and choosing a different day in the future to sell that stock.
Return the maximum profit you can achieve from this transaction. If you cannot achieve any profit, return 0.
Write a function maxProfit(prices: List[int]) -> int.
- •1 <= len(prices) <= 10^5
- •0 <= prices[i] <= 10^4
Примеры
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
Готовы решить?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Интервью: идеи и вариации
Разбивка анализа сложности
Почему время: Directly evaluates all possibilities.
Почему космос: Uses standard local memory.
Почему время: Optimized paths reduce total operations.
Почему космос: May trade memory for speed.
Оптимизированный код Python для решения
Оптимизированный код Python для решения
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 maxPКод грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
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
Standard Sliding Window problem properties apply.
Связанные вопросы
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Python Try/Except и обработка ошибок
Предотвратите сбой ваших скриптов Python. Узнайте, как блокировать try, кроме, наконец, и как правильно создавать пользовательские исключения.
Как преобразовать строку в Int в Python
Узнайте, как преобразовать строку в целое число в Python с помощью функции int(). Безопасно обрабатывайте ошибки и преобразуйте числа из двоичного, восьмеричного или шестнадцатеричного формата.
Шпаргалка по форматированию DateTime в Python
Узнайте, как анализировать и форматировать дату и время в Python, используя datetime, strftime и strptime.
Декораторы Python и шаблоны проектирования декораторов: ключевые различия
Сравните декораторы Python и классический шаблон проектирования декораторов. Поймите разницу между переносом функций во время определения и динамической композицией объектов во время выполнения с помощью исполняемого кода.