Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu
Hướng dẫn chi tiết và cách thực hiện Python cho bài toán 'Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu'.
1. Tìm hiểu
Vấn đề 'Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu' là thách thức chính trong phần Cửa sổ trượt.
Việc triển khai này tập trung vào logic cấp độ dễ trong Python.
Chúng tôi ưu tiên độ chính xác về mặt kỹ thuật và khả năng đọc mã trong các giải pháp được cung cấp của chúng tôi.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Trực quan hóa luồng logic về Thời điểm Tốt nhất để Mua và Bán Cổ phiếu.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Hãy đọc kỹ phần trình bày vấn đề về Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu.
2. Formulate brute force
Soạn thảo một giải pháp lặp lại đơn giản.
3. Identify inefficiency
Tìm các phép tính dư thừa.
4. Optimize search path
Sử dụng hàm băm hoặc sắp xếp để tăng tốc quá trình.
5. Final Implementation
Làm sạch mã cho tiêu chuẩn sản xuất.
Tuyên bố vấn đề
Bạn được cung cấp một mảng prices trong đó prices[i] là giá của một cổ phiếu nhất định vào ngày i.
Bạn muốn tối đa hóa lợi nhuận của mình bằng cách chọn một ngày để mua một cổ phiếu và chọn một ngày khác trong tương lai để bán cổ phiếu đó.
Trả lại lợi nhuận tối đa bạn có thể đạt được từ giao dịch này. Nếu bạn không thể đạt được bất kỳ lợi nhuận nào, hãy trả lại 0.
Viết hàm maxProfit(prices: List[int]) -> int.
- •1 <= len(prices) <= 10^5
- •0 <= prices[i] <= 10^4
Ví dụ
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
- Cấu trúc đầu vào trống
- Đầu vào phần tử đơn
- Giới hạn số lớn
Sẵn sàng để giải quyết?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Thông tin chi tiết và biến thể của cuộc phỏng vấn
Phân tích độ phức tạp
Tại sao thời gian: Directly evaluates all possibilities.
Tại sao không gian: Uses standard local memory.
Tại sao thời gian: Optimized paths reduce total operations.
Tại sao không gian: May trade memory for speed.
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
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 maxPMã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
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
Áp dụng thuộc tính vấn đề của Cửa sổ trượt tiêu chuẩn.
Câu hỏi liên quan
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Python Thử/Ngoại trừ & Xử lý lỗi
Ngăn chặn các tập lệnh Python của bạn bị lỗi. Tìm hiểu các khối thử, ngoại trừ, cuối cùng và cách đưa ra các ngoại lệ tùy chỉnh đúng cách.
Cách chuyển đổi chuỗi thành int trong Python
Tìm hiểu cách chuyển đổi một chuỗi thành số nguyên trong Python bằng hàm int(). Xử lý lỗi một cách an toàn và chuyển đổi số từ nhị phân, bát phân hoặc thập lục phân.
Bảng cheat định dạng ngày giờ của Python
Tìm hiểu cách phân tích cú pháp và định dạng ngày và giờ trong Python bằng cách sử dụng datetime, strftime và strptime.
Mẫu thiết kế trang trí Python và mẫu thiết kế trang trí: Sự khác biệt chính
So sánh các trình trang trí Python và mẫu thiết kế trang trí cổ điển. Hiểu sự khác biệt giữa gói hàm thời gian định nghĩa và thành phần đối tượng động thời gian chạy với mã có thể chạy được.