في سعيي المستمر لصقل مهاراتي في LeetCode، عالجت مشكلة "أفضل وقت لشراء وبيع الأسهم II". هذا التحدي هو متابعة لمشكلة "أفضل وقت لشراء وبيع الأسهم II" الكلاسيكية (LeetCode 121) ولكن مع اختلاف حاسم: *يمكنك تنفيذ معاملات متعددة لتحقيق أقصى قدر من الربح.
*

نهج مرئي

قبل الغوص في التعليمات البرمجية، وجدت أنه من المفيد للغاية تصور المشكلة على السبورة البيضاء. وقد سمح لي هذا بتقسيم المشكلة إلى خطوات أصغر وأكثر قابلية للإدارة.

النهج الجشع

نظرًا للمرونة في إجراء معاملات غير محدودة، بدا النهج الجشع واعدًا. الفكرة الأساسية بسيطة: كلما ارتفع سعر السهم مقارنة باليوم السابق، فإننا نعتبر ذلك فرصة ربح محتملة. ومن خلال جمع كل هذه الفروق في الأسعار، فإننا نحسب الحد الأقصى للربح بشكل فعال.

تنفيذ بايثون

إليك كود بايثون الذي ينفذ هذه الإستراتيجية الجشعة:

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0

        for i in range(1, len(prices)):
            if prices[i] > prices[i-1]:
                profit =prices[i] - prices[i-1]

        return profit

تنفيذ جافا سكريبت

/**
 * @param {number[]} prices
 * @return {number}
 */
var maxProfit = function(prices) {
    var profit = 0;
    for (var i = 1; i  prices[i-1])
    {
        profit  = Number(prices[i] - prices[i-1])
    }
    }

    return profit
};

تعقيد الزمان والمكان

• التعقيد الزمني لهذا النهج هو O(N) حيث N = طول المصفوفة.
• التعقيد المكاني هو N(1) حيث أننا نقارن في المكان.