LeetCode の問題: 株を売買する最適な時期
私は最近、LeetCode の古典的な問題「株式の売買に最適な時期」に取り組みました。この問題では、株式を 1 回売買することで得られる最大利益を求めるように求められます。私が検討したさまざまなアプローチとその複雑さについて詳しく見ていきましょう。問題の URL は次のとおりです:
リートコード 121
ブルート フォース アプローチ (時間計算量: O(n^2))
最も簡単な解決策は、配列内のすべての要素を残りのすべての要素と比較することかもしれません。各価格について、後日販売した場合に生じる利益を計算します。次に、遭遇した最大利益を追跡します。ただし、このアプローチでは時間の複雑さが高く、制限時間の超過が発生します。
/** * @param {number[]} prices * @return {number} */ var maxProfit = function (prices) { let max = 0; for (var i = 0; i a) return b - a; else return 0; }
その理由は次のとおりです: 各要素を他の n-1 個の要素と比較すると、n*(n-1)/2 の比較が行われます。これはおおよそ O(n^2) の時間計算量に相当し、大規模なデータセットでは非効率的になります。残念ながら、このアプローチでは、LeetCode で「制限時間を超過しました」エラーが発生することがよくあります。
2 ポインター手法 (時間計算量: O(n))
効率を向上させるために、販売する前に購入しているという事実を活用できます。 2 つのポインタを紹介します:
- buy: 現在の潜在的な購入価格を指します。
- sell: 売値候補を指します。
考え方は、3 番目の要素から始めて、prices 配列を反復処理することです (最初の 2 つの要素は売買に使用されるため)。売値(現在の要素)と買値の差が現在の最大利益よりも大きいかどうかを継続的にチェックします。 true の場合、最大利益を更新します。それ以外の場合は、買いポインタを現在の要素 (潜在的にはより低い購入価格) に更新し、売りポインタを 1 ステップ前に移動します。
このアプローチでは、時間の計算量が大幅に改善され、配列を 1 回繰り返すだけで O(n) に達します。
/** * @param {number[]} prices * @return {number} */ var maxProfit = function (prices) { let maxProfit = 0; let buy = 0; let sell = 1; while (sell <p><img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/172284027594031.png" class="lazy" alt="LeetCode の問題: 株を売買する最適な時期" loading="lazy" style="max-width:90%" style="max-width:90%"></p> <h2> Python を使用した貪欲なアプローチ (時間計算量: O(n)) の例 </h2> <p>貪欲なアプローチを使用すれば、同様の時間計算量を達成できます。ここで重要なのは、安く買って高く売った場合にのみ最大の利益を達成できることを理解することです。 したがって、価格配列を反復処理して、これまでに発生した最低価格を追跡できます。これは潜在的な購入価格を表します。</p> <p>これは貪欲なアプローチの Python 実装です:<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: max_profit = 0; min_buy = float('inf') for price in prices: min_buy = min(min_buy , price ) max_profit = max(max_profit, price-min_buy) return max_profit
私のポートフォリオの他の場所については、いつでもここで確認できます
以上がLeetCode の問題: 株を売買する最適な時期の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。
