Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu với thời gian hồi chiêu
Hướng dẫn chi tiết và cách triển khai Python cho bài toán 'Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu khi có thời gian hồi chiêu'.
1. Tìm hiểu
Vấn đề 'Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu trong thời gian hồi chiêu' là một thách thức chính trong phần DP 2D.
Việc triển khai này tập trung vào logic cấp trung bình 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 với thời gian hồi chiêu.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Đọc kỹ phần trình bày vấn đề về Thời điểm tốt nhất để mua và bán cổ phiếu có thời gian hồi chiêu.
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 giá trong đó giá [i] là giá của một cổ phiếu nhất định vào ngày thứ i.
Tìm lợi nhuận tối đa bạn có thể đạt được. Bạn có thể hoàn thành bao nhiêu giao dịch tùy thích (tức là mua một và bán một cổ phiếu nhiều lần) với những hạn chế sau:
- Sau khi bạn bán cổ phiếu của mình, bạn không thể mua cổ phiếu vào ngày hôm sau (tức là thời gian hồi chiêu một ngày).
Lưu ý: Bạn không được tham gia nhiều giao dịch cùng một lúc (tức là bạn phải bán cổ phiếu trước khi mua lại).
Viết hàm maxProfit(prices: List[int]) -> int.
- •1 <= len(prices) <= 5000
- •0 <= prices[i] <= 1000
Ví dụ
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
- 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):
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)Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
Mã Brute Force (Bảo vệ 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
Áp dụng các thuộc tính bài toán 2D DP 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.