पायथन में स्टॉक III खरीदने और बेचने का सबसे अच्छा समय

मान लीजिए कि हमारे पास एक सरणी है जिसके लिए ith तत्व किसी दिए गए स्टॉक की कीमत को दिन i पर प्रदर्शित कर रहा है। हमें अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए एक एल्गोरिथम तैयार करना होगा। हम अधिकतम दो लेन-देन पूरा कर सकते हैं। तो यदि दिए गए मूल्य [3,3,5,0,1,3,1,4] हैं, तो परिणाम 6 होगा, जैसा कि हम 4 दिन (कीमत 0) पर खरीदेंगे, फिर 6 वें दिन बेचेंगे, ( कीमत 3), तो लाभ 3 - 0 =3 है। अब लेकिन 7 दिन (कीमत 1) पर, और दिन 8 (मूल्य 4) पर बेचते हैं, तो लाभ 4 - 1 =3 है।

इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे -

• n :=s का आकार, m :=t का आकार। s और t को उनके सामने रिक्त स्थान जोड़कर अपडेट करें

• आकार का एक मैट्रिक्स बनाएं (n + 1) x (m + 1)

• dp[0, 0] :=1 सेट करें, फिर सभी पंक्ति के 0वें कॉलम के लिए 1 सेट करें, 1 डालें

• मैं के लिए 1 से n की सीमा में

  • j के लिए 1 से m की सीमा में

    • अगर s[i] =t[j], तो

      • डीपी [आई, जे]:=डीपी [i - 1, जे - 1]

    • डीपी [i, j]:=dp [i, j] + dp [i – 1, j]

• वापसी डीपी [एन, एम]

उदाहरण

आइए बेहतर समझ पाने के लिए निम्नलिखित कार्यान्वयन देखें -

class Solution(object):
   def maxProfit(self, p):
      if not p:
         return 0
      n = len(p)
      dp = [0 for i in range(n)]
      ans = 0
      xmin = p[0]
      for i in range(1,n):
         xmin = min(xmin,p[i])
         dp[i] = max(dp[i],p[i]-xmin)
         ans = max(ans,dp[i])
      xmax = [0 for i in range(n)]
      xmax[-1] =p[-1]
      tempp = 0
      for i in range(n-2,-1,-1):
         xmax[i] = max(xmax[i+1],p[i])
      xmin = [p[-1],n]
      for i in range(n-2,-1,-1):
         tempp = max(tempp,xmax[i+1]-p[i+1])
         ans = max(ans,dp[i]+tempp)
      return ans
ob = Solution()
print(ob.maxProfit([3,3,5,0,1,3,1,4]))

इनपुट

[3,3,5,0,1,3,1,4]

आउटपुट

6