買賣股票的最佳時機
「買賣股票的最佳時機」問題的詳細指南和 Python 實施。
1. 學習
「買賣股票的最佳時機」問題是滑動視窗部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化買賣股票的最佳時機的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀買賣股票最佳時機的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給您一個陣列 prices，其中 prices[i] 是給定股票在第 i 天的價格。
您希望透過選擇某一天購買一隻股票並選擇未來的另一天出售該股票來最大化您的利潤。
返回您可以從本次交易中獲得的最大利潤。如果您無法獲得任何利潤，請返回 0。
寫一個函數 maxProfit(prices: List[int]) -> int。
- •1 <= len(prices) <= 10^5
- •0 <= prices[i] <= 10^4
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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