What is the best way to solve Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown?

The optimized O(1) approach using 2D DP patterns is generally preferred.

Top 150 InterviewСредний

Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown

Detailed guide and Python implementation for the 'Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown' problem.

1. Узнать

The 'Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown' problem is a key challenge in the 2D DP section.

This implementation focuses on medium-level logic in Python.

We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.

2. Real-World Applications

1Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического потока для определения лучшего времени для покупки и продажи акций с временем восстановления. ---ПИСЕП--- Внимательно прочтите формулировку задачи «Лучшее время для покупки и продажи акций с кулдауном». ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к 2D DP. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задачи 2D DP. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для 2D DP, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Смена монет II ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Coin Change II». ---ПИСЕП--- Вам дан целочисленный массив coin, представляющий монеты разного номинала, и целочисленная сумма, представляющая общую сумму денег. Возвращает количество комбинаций, составляющих эту сумму. Если эта сумма денег не может быть составлена ни одной комбинацией монет, верните 0. Вы можете предположить, что у вас есть бесконечное количество монет каждого вида. Напишите функцию __PYCODE_0__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- 2D ДП ---ПИСЕП--- Проблема «Размена монеты II» — ключевая задача в разделе 2D DP. ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике среднего уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода. ---ПИСЕП--- Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического потока для Coin Change II. ---ПИСЕП--- Внимательно прочитайте формулировку проблемы для Coin Change II. ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к 2D DP. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задачи 2D DP. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для 2D DP, таких как наборы или кучи.

2Competitive programming

3Technical assessments

3. Visual Intuition

Visualizing the logic flow for Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown.

4. Prerequisites

Python variables2D DP fundamentals

5. Step-by-Step Thinking

1. Understand the problem

Read the problem statement for Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown 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

Средний

You are given an array prices where prices[i] is the price of a given stock on the ith day.

Find the maximum profit you can achieve. You may complete as many transactions as you like (i.e., buy one and sell one share of the stock multiple times) with the following restrictions:

- After you sell your stock, you cannot buy stock on the next day (i.e., cooldown one day).

Note: You may not engage in multiple transactions simultaneously (i.e., you must sell the stock before you buy again).

Write a function maxProfit(prices: List[int]) -> int.

Ограничения

•1 <= len(prices) <= 5000
•0 <= prices[i] <= 1000

Примеры

Example 1

Input

prices = [1,2,3,0,2]

Output

Explanation

Transactions = [buy, sell, cooldown, buy, sell].

Example 2

Input

prices = [1]

Output

Explanation

No transaction can be made.

Need a Hint?

Consider using 2D DP-specific data structures like sets or heaps.

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.

Открыть в редакторе

Интервью: идеи и вариации

Explain the logic of your 2D DP approach.

Discuss edge cases like null or empty inputs.

Разбивка анализа сложности

Сложность грубой силы

Time: O(n)•Space: O(1)

Почему время: Directly evaluates all possibilities.

Почему космос: Uses standard local memory.

Оптимизированная сложность

Time: O(1)•Space: O(1)

Почему время: Optimized paths reduce total operations.

Почему космос: May trade memory for speed.

Оптимизированный код Python для решения

Попробуйте в компиляторе

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)

Код грубой силы (спойлер защищен)

Попробуйте в компиляторе

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)

☕Found this breakdown helpful?

PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!

☕Buy me a coffee