Question

假设我们可以将昨天的股票价格作为列表访问，其中：

指数是交易开盘时间的分钟数，即当地时间上午9:30。这些值是当时Apple股票的美元价格。因此，如果股票在上午10:30成本为500美元，则stock_prices_yesterday [60] = 500。

编写一个有效的函数，该函数需要stock_prices_yesterday并返回我昨天1次购买和1次销售1份Apple股票所能获得的最佳利润。

我提出的解决方案：

def get_best_stock_price(list):
    first_minimum_value = min(list)
    index_of_the_minimum_value = list.index(first_lowest_value)
    new_list_excluding_all_the_unwanted_items = list[new_list_index:]
    max_new = max(new_list)
    return max_new - first_minimum_value

他们提供的解决方案：

def get_max_profit(stock_prices_yesterday):
  if len(stock_prices_yesterday) < 2:
      raise ValueError('Getting a profit requires at least 2 prices')
  min_price  = stock_prices_yesterday[0]
  max_profit = stock_prices_yesterday[1] - stock_prices_yesterday[0]
  for current_time in xrange(1, len(stock_prices_yesterday)):
      current_price = stock_prices_yesterday[current_time]
      potential_profit = current_price - min_price
      max_profit = max(max_profit, potential_profit)
      min_price  = min(min_price, current_price)

  return max_profit

我的回答是否足以满足他们的要求？如果不是我怎么能改善它。我的功能缺乏什么？

它们提供的功能包括O（n）时间和大O符号语言中的O（1）O（1）空间。

Answer 1

首先，您的解决方案是错误的，但我们稍后会介绍原因。

从技术上讲，你的解决方案是O（n），但不是很好。

分别致电min和max，每项费用为n次。查找项目的索引会花费另外〜n次操作。您的运行时间实际上是3n，因此在技术上受n约束，但如果您在单个for循环中找到所有这三个内容，它可能会更有效。例如：

idx = 0
max = 0
min = 9999999
for i, item in enumerate(list):
    if item > max:
        max = item
    if item < min:
        min = item
        idx = i

接下来，我不确定您的程序中有new_list_index或new_list，但除非对列表进行排序（这会使整个问题变得微不足道），否则您需要搜索整个列表找到最大值。

最后，因为您使用new_list_excluding_all_the_unwanted_items存储输入列表的切片，所以空间复杂度受输入列表大小的约束，同时也为O（n）提供空间复杂度。

然而，他们的方法使用单个for循环，并且仅使用固定数量的变量，从而为它们提供O（n）时间和O（1）空间复杂度。

至于改进，我相信我可以比任何一种解决方案做得更好。

def get_max_profit(list):
    """Use list[0] to store min
        and list[1] to store max
    """
    # Swap the first two if they are out of order
    if list[0] > list[1]:
        list[0], list[1] = list[1], list[0]
    # Find min and max in remainder of list
    for price in list[2:]:
        if price < list[0]:
            list[0] = price
        if price > list[1]:
            list[1] = price
     # Return the difference
     return list[1] - list[0]

我的解决方案是使用list[0]存储min值和list[1]来存储max值。我的解决方案仍然是O（n）时间和O（1）空间，但是完全就位，并且不需要任何额外的存储空间。

它也牺牲了可读性以获得可忽略的性能增益，因此永远不应该使用。

哪个函数在时间复杂度/空间python方面更快

1 个答案: