121.Best-Time-to-Buy-and-Sell-Stock

121/memo.md

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+# 121. Best Time to Buy and Sell Stock
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+- sol1.py: 配列を逆向きにたどり、将来の最大値を覚えておきながら、その日買ったときの利益を計算する
+- sol2.py: 配列を順にたどり、過去の最小値を覚えておきながら、その日に売ったときの利益を計算する
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+https://discord.com/channels/1084280443945353267/1206101582861697046/1219181674038820945
+> prices が空の場合は、何を返すことが想定されているでしょうか。
+
+考えていなかったな
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+> Haskell だと、scanl scanl1 の二つの関数があります。scanl1 は、リストの先頭を初期値として与えます。
+> つまり、scanl1 min prices というのが、そこまでの最小値のリストを返します。
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+https://discord.com/channels/1084280443945353267/1196472827457589338/1196473519689703444
+> 本質的には、
+> scanl min でその日までの最安の値。
+> zipWith (-) で利益。
+> max を取る。
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+https://github.com/mamo3gr/arai60/blob/121_best-time-to-buy-and-sell-stock/121_best-time-to-buy-and-sell-stock/memo.md
+step1: 解法はほぼ同じだが、初期値をlistの先頭としている + コーナーケースを場合分け
+step2: 上のHaskelのコードをpythonに直したもの。itertools.accumulateを使う
+https://docs.python.org/ja/3/library/itertools.html#itertools.accumulate
+- sol3.py
+
+https://github.com/naoto-iwase/leetcode/pull/42
+> どのスタイルに準拠するかによりますが、たとえば Google では import itertools -> itertools.islice といった使い方をします。
+> Use import statements for packages and modules only, not for individual types, classes, or functions.
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+> Python 3.9 以降は built-in list を使うことになっています。
+
+https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.List
+
+https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.List
+
+> Note that to annotate arguments, it is preferred to use an abstract collection type such as Sequence or Iterable rather than to use list or typing.List.
+
+> これは list 以外でもそうですが、引数の type hint はより abstract に、返り値はより specific にすることが多いかと思います。
+
+色々知らなかった
+
+> 別の考え方として、「買う前の状態」「株を持っている状態」「売った状態」の3状態しかないので、それぞれの状態での最大の所持金(スタートを0とする)を考えるというのもあります。
+
+なるほど、同じコードでも解釈を変えることができるのか

121/sol1.py

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+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        max_price_in_current_or_future = -float("inf")
+        max_profits = []
+        for price in prices[::-1]:
+            max_price_in_current_or_future = max(max_price_in_current_or_future, price)
+            max_profits.append(max_price_in_current_or_future - price)
+
+        return max(max_profits)

121/sol1_refactored.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        max_price = -float("inf")
+        max_profit = 0
+        for price in prices[::-1]:
+            max_price = max(max_price, price)
+            max_profit = max(max_profit, max_price - price)
+
+        return max_profit

121/sol2.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        min_price_in_current_or_past = float("inf")
+        max_profits = []
+        for price in prices:
+            min_price_in_current_or_past = min(min_price_in_current_or_past, price)
+            max_profits.append(price - min_price_in_current_or_past)
+
+        return max(max_profits)

121/sol2_refactored.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        min_price = float("inf")
+        max_profit = 0
+        for price in prices:
+            min_price = min(min_price, price)
+            max_profit = max(max_profit, price - min_price)
+
+        return max_profit

121/sol3.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+import itertools
+
+
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        if not prices:
+            raise ValueError("The input list is empty")
+
+        min_prices = itertools.accumulate(prices, min)
+        max_profit = [
+            price - min_price for (price, min_price) in zip(prices, min_prices)
+        ]
+        return max(max_profit)