LeetCodeに毎日挑戦してみた 122. Best Time to Buy and Sell Stock II(Python、Go)


Leetcodeとは

leetcode.com
ソフトウェア開発職のコーディング面接の練習といえばこれらしいです。
合計1500問以上のコーデイング問題が投稿されていて、実際の面接でも同じ問題が出されることは多いらしいとのことです。

golang入門+アルゴリズム脳の強化のためにgoとPythonで解いていこうと思います。(Pythonは弱弱だが経験あり)

31問目(問題122)

122. Best Time to Buy and Sell Stock II

問題内容

Say you have an array prices for which the i*th element is the price of a given stock on day *i.

Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like (i.e., buy one and sell one share of the stock multiple times).

Note: You may not engage in multiple transactions at the same time (i.e., you must sell the stock before you buy again).

日本語訳

i番目の要素がi日目の特定の株式の価格である配列pricesがあるとします。

最大の利益を見つけるためのアルゴリズムを設計します。必要な数のトランザクションを完了することができます(つまり、1つを購入し、1株の株式を複数回販売します)。

注:同時に複数の取引を行うことはできません(つまり、再度購入する前に株式を売却する必要があります)。

Example 1:

Input: [7,1,5,3,6,4]
Output: 7
Explanation: Buy on day 2 (price = 1) and sell on day 3 (price = 5), profit = 5-1 = 4.
             Then buy on day 4 (price = 3) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-3 = 3.

Example 2:

Input: [1,2,3,4,5]
Output: 4
Explanation: Buy on day 1 (price = 1) and sell on day 5 (price = 5), profit = 5-1 = 4.
             Note that you cannot buy on day 1, buy on day 2 and sell them later, as you are
             engaging multiple transactions at the same time. You must sell before buying again.

Example 3:

Input: [7,6,4,3,1]
Output: 0
Explanation: In this case, no transaction is done, i.e. max profit = 0.

考え方

  1. 最初の最大利益を0と定義します
  2. i+1にアクセスするので配列の長さ-1回数ループを回します
  3. 二つの中で大きい数値を返すmaxを用いて翌日の利益がプラスかどうか判断します
  4. プラスだったら最大利益に足します

解答コード

  def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        max_profit = 0
        for i in range(len(prices) - 1):
            max_profit += max(prices[i+1] - prices[i], 0)
        return max_profit
  • Goでも書いてみます!
func maxProfit(prices []int) int {
    profits := 0
    stack := prices[0]
    for i := 0; i < len(prices)-1; i++ {
        if prices[i] > prices[i+1] {
            profits += prices[i] - stack
            stack = prices[i+1]
        }
    }
    profits += prices[len(prices)-1] - stack
    return profits
}