LeetCode 문제 : 주식을 사고 파는 가장 좋은 시기
저는 최근 "주식을 사고 파는 가장 좋은 시기"라는 고전적인 LeetCode 문제를 다루었습니다. 이 문제는 주식을 한 번 사고 팔 때 얻을 수 있는 최대 이익을 구하는 문제입니다. 제가 탐구한 다양한 접근 방식과 그 복잡성을 자세히 살펴보겠습니다. 문제의 URL은 다음과 같습니다.
리트코드 121
무차별 접근 방식(시간 복잡도: O(n^2))
가장 간단한 해결책은 배열의 모든 요소를 나머지 모든 요소와 비교하는 것입니다. 각 가격에 대해 나중에 판매할 경우 얻을 수 있는 이익을 계산합니다. 그런 다음 발생한 최대 이익을 추적합니다. 그러나 이 접근 방식은 시간 복잡성이 높고 시간 제한 초과가 발생했습니다.
/** * @param {number[]} prices * @return {number} */ var maxProfit = function (prices) { let max = 0; for (var i = 0; i a) return b - a; else return 0; }
이유는 다음과 같습니다. 각 요소를 n-1개의 다른 요소와 비교하여 n*(n-1)/2 비교 결과를 얻습니다. 이는 대략 O(n^2) 시간 복잡성으로 해석되며, 이는 대규모 데이터 세트에 대해서는 비효율적입니다. 불행하게도 이 접근 방식은 LeetCode에서 "Time Limit Exceeded" 오류로 이어지는 경우가 많습니다.
두 포인터 접근법(시간 복잡도: O(n))
효율성을 높이기 위해 판매하기 전에 구매한다는 사실을 활용할 수 있습니다. 두 가지 지침을 소개할 수 있습니다:
- 구매: 현재 잠재 구매 가격을 나타냅니다.
- sell: 판매 가격 후보를 가리킵니다.
세 번째 요소부터 가격 배열을 반복하는 것이 아이디어입니다(처음 두 요소는 구매 및 판매에 사용되므로). 매도가(현재 요소)와 매수가의 차이가 현재 최대 이익보다 큰지 지속적으로 확인합니다. true인 경우 최대 이익을 업데이트합니다. 그렇지 않으면 매수 포인터를 현재 요소(잠재적으로 더 낮은 매수 가격)로 업데이트하고 매도 포인터를 한 단계 앞으로 이동합니다.
이 접근 방식은 배열을 한 번만 반복하므로 시간 복잡도가 크게 향상되어 O(n)에 도달합니다.
/** * @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 문제 : 주식을 사고 파는 가장 좋은 시기" loading="lazy" style="max-width:90%" style="max-width:90%"></p> <h2> Python 예제를 사용한 탐욕스러운 접근 방식(시간 복잡도: O(n)) </h2> <p>탐욕스러운 접근 방식을 사용하면 비슷한 시간 복잡도를 달성할 수 있습니다. 여기서 핵심은 낮은 가격에 사서 높은 가격에 판매해야만 최대 이익을 얻을 수 있다는 점을 이해하는 것입니다. 따라서 가격 배열을 반복하고 지금까지 발생한 최소 가격을 추적할 수 있습니다. 이는 잠재적 구매 가격을 나타냅니다.</p> <p>다음은 탐욕적 접근 방식을 Python으로 구현한 것입니다.<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
내 포트폴리오에서 저를 찾을 수 있는 다른 곳은 여기에서 언제든지 자세히 알아볼 수 있습니다
위 내용은 LeetCode 문제 : 주식을 사고 파는 가장 좋은 시기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
