当前位置: 首页 > news >正文

【LeetCode - 每日一题】901. 股票价格跨度(23.10.07)

901. 股票价格跨度

题意

  • 设计一个数据结构
  • 返回股票当日价格的跨度(必须是当日开始的

解法 暴力 + 优化

一开始没理解题意,以为是求第 i 天及以前,小于等于 prices[i] 的最大连续子串的长度。后来才发现,这个最大连续子串必须包含当天。

所以问题就转换成了:从右往左寻找第一个大于 prices[i] 的数。

第一个想法是暴力。也就是对于每一天,从右往左遍历,寻找第一个大于 prices[i] 的数。
但是,注意数据范围为 O ( n 5 ) O(n^5) O(n5) ,并且调用操作的数量级为 O ( n 4 ) O(n^4) O(n4),而暴力的时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),必定超时。

需要进行优化。既然要优化,那么 能够利用的只有当天以前的答案(因为每一天都要计算,答案是动态累积的)。

设:数组 prices[] 维护股票每一天的价格,数组 spans[] 维护每一天的答案。又注意到,若 s p a n s [ i ] = k spans[i] = k spans[i]=k,那么也就是说, p r i c e s [ i − k + 1 ] − p r i c e s [ i ] prices[i - k +1] - prices[i] prices[ik+1]prices[i] 都将小于等于 p r i c e s [ i ] prices[i] prices[i],也就是说, s p a n s [ i ] spans[i] spans[i] 实际上维护了一个区间的最大值。

那么,假设股票的当天价格为 p r i c e price price,从右向左遍历数组 prices[]:

  • 如果 p r i c e s [ i ] < = p r i c e prices[i] <= price prices[i]<=price,那么, s p a n s [ i ] spans[i] spans[i] 维护的这样一个区间都将小于等于 p r i c e price price,所以将其并入;
  • 如果 p r i c e s [ i ] > p r i c e prices[i] > price prices[i]>price,那么,这个最大连续子串被截断,此时 最大连续子串的长度就是要求返回的答案
class StockSpanner {
public:StockSpanner() {}int next(int price) {int ans = 1, tmp = 0;int idx = prices.size() - 1;if(idx == -1){prices.emplace_back(price);spans.emplace_back(1);return 1;}if(prices[idx] > price){ans = max(ans, tmp);idx--;tmp = 0;}else{if(idx == prices.size() - 1) tmp = 1;while(idx >= 0 && prices[idx] <= price){tmp += spans[idx];idx -= spans[idx];}}ans = max(ans, tmp);prices.emplace_back(price);spans.emplace_back(ans);return ans;}
private:vector<int> prices, spans;
};/*** Your StockSpanner object will be instantiated and called as such:* StockSpanner* obj = new StockSpanner();* int param_1 = obj->next(price);*/

复杂度

时间复杂度:不会算 :)
空间复杂度:不会算 :)


解法2 单调栈

由于这道题的本质就是寻找 p r i c e price price 左侧第一个大于 p r i c e price price 的元素,所以显然可以使用单调递减栈来解答。

为了获取跨度,再在栈中存储一个 i d x idx idx 信息。

class StockSpanner {
public:StockSpanner(): size(0) {}int next(int price) {pair<int, int> cur(price, ++size);pair<int, int> tmp(0, 0);while(!st.empty() && st.top().first <= price) st.pop();if(!st.empty()) tmp = st.top();st.push(cur);return cur.second - tmp.second;}
private:stack<pair<int, int> > st;int size;
};/*** Your StockSpanner object will be instantiated and called as such:* StockSpanner* obj = new StockSpanner();* int param_1 = obj->next(price);*/

复杂度

时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)


相关文章:

【LeetCode - 每日一题】901. 股票价格跨度(23.10.07)

901. 股票价格跨度 题意 设计一个数据结构返回股票当日价格的跨度&#xff08;必须是当日开始的&#xff09; 解法 暴力 优化 一开始没理解题意&#xff0c;以为是求第 i 天及以前&#xff0c;小于等于 prices[i] 的最大连续子串的长度。后来才发现&#xff0c;这个最大连…...

第二证券:突发!A股T+0?刚刚,紧急回应!

沪深生意所急迫回应 6日&#xff0c;商场传出一个消息&#xff0c;传延伸A股生意时刻和部分票可日内T0一次。一个版本是提早至9点&#xff0c;然后下午延伸至15&#xff1a;30&#xff0c;另一个版本是上午推延至12点&#xff0c;下午延伸至16&#xff1a;00。 7日&#xff0…...

ShardingSphereJDBC5.4.0支持Nacos配置(SpringCloud版)

背景 在ShardingSphere在5.3.0版本之前&#xff0c;我们可以通过依赖shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter模块&#xff0c;在application.yml文件里配置数据库连接信息。再结合spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config&#xff0c;在项目启动时&#xff0c;从Nac…...

基于SSM的学院学生论坛系统的设计与实现

末尾获取源码 开发语言&#xff1a;Java Java开发工具&#xff1a;JDK1.8 后端框架&#xff1a;SSM 前端&#xff1a;采用Vue技术开发 数据库&#xff1a;MySQL5.7和Navicat管理工具结合 服务器&#xff1a;Tomcat8.5 开发软件&#xff1a;IDEA / Eclipse 是否Maven项目&#x…...

Unity记录5.4-地图-带种子的柏林噪声

文章首发见博客&#xff1a;https://mwhls.top/4850.html。 无图/格式错误/后续更新请见首发页。 更多更新请到mwhls.top查看 欢迎留言提问或批评建议&#xff0c;私信不回。 汇总&#xff1a;Unity 记录 现在卡在了跨地图洞穴生成&#xff0c;没想到什么好的方法能够像地面一样…...

阅读论文:Label-Free Liver Tumor Segmentation

论文标题&#xff1a;Label-Free Liver Tumor Segmentation 翻译&#xff1a;无标记的肝肿瘤分割 摘要 论文的目的&#xff1a;肿瘤合成&#xff0c;通过使用合成数据来改进医学图像分析和AI在肝脏肿瘤检测方面的性能 我们的主要贡献是合成了一种肿瘤生成器&#xff0c;它提…...

leetcode64 最小路径和

题目 给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid &#xff0c;请找出一条从左上角到右下角的路径&#xff0c;使得路径上的数字总和为最小。 说明&#xff1a;每次只能向下或者向右移动一步。 示例 输入&#xff1a;grid [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]] 输出&#xff1a;7 解释&a…...

金盘图书馆微信管理后台信息泄露漏洞 复现

金盘图书馆微信管理后台信息泄露漏洞 复现 0x01 前言 免责声明&#xff1a;请勿利用文章内的相关技术从事非法测试&#xff0c;由于传播、利用此文所提供的信息或者工具而造成的任何直接或者间接的后果及损失&#xff0c;均由使用者本人负责&#xff0c;所产生的一切不良后果…...

nginx实现负载均衡(三)

之前说过大部分我们用到的配置都是在http模块中配置的&#xff0c;这里要实现的负载均衡也是一样的&#xff0c;要在http模块中的http全局块中指定&#xff0c;这里我们先给出一个例子 demo #user nobody; worker_processes 1;#error_log logs/error.log; #error_log log…...

Android---深入理解ClassLoader的加载机制

目录 Java 中的 ClassLoader 1. APPClassLoader 系统类加载器 2. ExtClassLoader 扩展类加载器 3. BootstrapClassLoader 启动类加载器 双亲委派模式(Parents Delegation Model) Android 中的 ClassLoader 1. PathClassLoader 2. DexClassLoader 总结 一个完整的 Java…...

超自动化加速落地,助力运营效率和用户体验显著提升|爱分析报告

RPA、iPaaS、AI、低代码、BPM、流程挖掘等在帮助企业实现自动化的同时&#xff0c;也在构建一座座“自动化烟囱”。自动化工具尚未融为一体&#xff0c;协同价值没有得到释放。Gartner于2019年提出超自动化&#xff08;Hyperautomation&#xff09;概念&#xff0c;主要从技术组…...

Linux posix_spawn和fork的区别

posix_spawn和fork都是用于在Linux中创建新进程的函数&#xff0c;但它们的工作方式有所不同。posix_spawn它的工作方式类似于fork()后跟exec()。 fork&#xff1a;fork函数创建一个新的进程&#xff0c;该进程是调用进程的一个副本。这意味着除了必要的启动资源外&#xff0c;…...

聊聊分布式架构02——Http到Https

目录 HTTP通信协议 请求报文 响应报文 持久连接 状态管理 HTTPS通信协议 安全的HTTPS HTTP到HTTPS的演变 对称加密 非对称加密 混合加密机制 证书机构 SSL到底是什么 HTTPS是身披SSL外壳的HTTP HTTP通信协议 一次HTTP请求的通信流程&#xff1a;客户端浏览器通过…...

1024 画跳动的爱心#程序代码 #编程语言 #计算机

废话不多说 直接开干! 用到库 random time tkinter 快速镜像 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tkinter 上代码 import random import time from math import sin, cos, pi, log from tkinter import *CANVAS_WIDTH 640 # 画布的宽 CANVAS_HEIGH…...

【排序算法】堆排序详解与实现

一、堆排序的思想 堆排序(Heapsort)是指利用堆积树&#xff08;堆&#xff09;这种数据结构所设计的一种排序算法&#xff0c;它是选择排序的一种。它是通过堆&#xff08;若不清楚什么是堆&#xff0c;可以看我前面的文章&#xff0c;有详细阐述&#xff09;来进行选择数据&am…...

java Spring Boot整合jwt实现token生成

先在 pom.xml 文件中注入依赖 <!-- JWT --> <dependency><groupId>io.jsonwebtoken</groupId><artifactId>jjwt-api</artifactId><version>0.11.2</version> </dependency> <dependency><groupId>io.jsonw…...

如何使用Git和GitHub进行版本控制

如何使用Git和GitHub进行版本控制 版本控制是软件开发过程中的重要组成部分&#xff0c;它允许开发者跟踪和管理代码的变化&#xff0c;以确保团队协作顺畅&#xff0c;并帮助在需要时回溯到以前的代码状态。Git和GitHub是最流行的版本控制工具之一&#xff0c;本文将介绍如何…...

彻底解决 WordPress cURL error 28 错误

cURL 连接超时。 这种情况最普遍&#xff0c;这里的超时并不是完全不可连接&#xff0c;而是因为网络状况或其它原因数据传输缓慢&#xff0c;超过连接的时间限制导致传输中断引起的错误。 不论是何种原因导致连接超时&#xff0c;都可以通过增加超时限制来解决此问题。但 UR…...

LLM项目代码改写

背景&#xff1a; 最近在做代码大语言模型生成项目代码的课题。代码生成现在大部分的工作是在做即时代码生成&#xff0c;这个有点类似代码智能提示&#xff0c;只不过生成的可能是一段片段代码&#xff1b;然而对于整个项目代码的生成做的团队并不多&#xff0c;原因大致如下…...

小谈设计模式(14)—建造者模式

小谈设计模式&#xff08;14&#xff09;—建造者模式 专栏介绍专栏地址专栏介绍 建造者模式角色分类产品&#xff08;Product&#xff09;抽象建造者&#xff08;Builder&#xff09;具体建造者&#xff08;Concrete Builder&#xff09;指挥者&#xff08;Director&#xff0…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

MFC内存泄露

1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

在rocky linux 9.5上在线安装 docker

前面是指南&#xff0c;后面是日志 sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y docker version sudo systemctl start docker sudo systemctl status docker …...

剑指offer20_链表中环的入口节点

链表中环的入口节点 给定一个链表&#xff0c;若其中包含环&#xff0c;则输出环的入口节点。 若其中不包含环&#xff0c;则输出null。 数据范围 节点 val 值取值范围 [ 1 , 1000 ] [1,1000] [1,1000]。 节点 val 值各不相同。 链表长度 [ 0 , 500 ] [0,500] [0,500]。 …...

oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点

Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异&#xff0c;它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性&#xff0c;又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点&#xff1a; 数据结构差异 数据类型差异&#xff…...

[10-3]软件I2C读写MPU6050 江协科技学习笔记(16个知识点)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建

NFT模式&#xff1a;数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新&#xff1a;构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议&#xff1a;基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通&#xff0c;通过零知…...

探索Selenium:自动化测试的神奇钥匙

目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...

【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验

Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...