买卖股票的最佳时机
“买卖股票的最佳时机”问题的详细指南和 Python 实施。
1. 学习
“买卖股票的最佳时机”问题是滑动窗口部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化买卖股票的最佳时机的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读买卖股票最佳时机的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给您一个数组 prices，其中 prices[i] 是给定股票在第 i 天的价格。
您希望通过选择某一天购买一只股票并选择未来的另一天出售该股票来最大化您的利润。
返回您可以从本次交易中获得的最大利润。如果您无法获得任何利润，请返回 0。
编写一个函数 maxProfit(prices: List[int]) -> int。
- •1 <= len(prices) <= 10^5
- •0 <= prices[i] <= 10^4
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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 maxP暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推荐的 Python 资源
通过相关的交互式教程、备忘单和代码比较来扩展您的知识。
Python 尝试/例外和错误处理
防止 Python 脚本崩溃。了解 try、 except、finally 块以及如何正确引发自定义异常。
如何在 Python 中将字符串转换为 Int（安全转换和基数）
了解如何在 Python 中使用 int() 函数将字符串转换为整数。安全地处理错误并将数字从二进制、八进制或十六进制转换。
Python 日期时间格式备忘单
了解如何在 Python 中使用 datetime、strftime 和 strptime 解析和格式化日期和时间。
Python 装饰器与装饰器设计模式：主要区别
比较 Python 装饰器和经典的装饰器设计模式。了解定义时函数包装和使用可运行代码的运行时动态对象组合之间的差异。