901. 股票价格跨度「单调栈」

这篇博客介绍了一种使用单调栈解决寻找股票中从当天开始往前找到最长连续增长天数的问题。算法设计包括初始化单调栈,通过next方法处理新价格,栈顶元素小于等于当前价格时出栈,直至找到第一个大于当前价格的元素。区间长度由栈顶元素下标和当前下标计算得出。该方法有效地解决了寻找股票最大连续收益的难题。

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我特么服了,开始看题目还以为是在之前区间内找一个最大的连续天数。
没想到特么是需要连着当天的最长区间。

思路

因为是从今天开始往前走,找到一个大于它的价格即停止搜索,即往前找到第一个大于当前price的数,容易想到使用单调栈解决。
因为我们需要找到前面区间内第一个大于等于当前price的值,所以可以维护一个单调递减的栈。

求解找到第一个大于或小于当前值的相关问题,可以考虑使用单调栈来解决。

算法设计如下:

  1. 初始化栈s,以及当前价格所在位置下标curIdx(第几天)
  2. 调用next:新元素price进入后,先将curIdx++,再将栈顶小于等于price的元素全部出栈,直到栈为空或栈顶元素大于price
  3. 计算区间长度:为计算区间长度,每次元素入栈都需要将下标同时入栈。
    1. 区间左边界l:若此时栈为空则l = 0;否则令l为栈顶元素下标
    2. 区间右边界r:即为当前下标curIdx

此时区间长度为(l, r]中的元素个数,即为l-r

代码如下:

class StockSpanner {
public:
    StockSpanner() {
        curIdx = 0;
    }

    int next(int price) {
        while(!s.empty()){
            if (s.top().first <= price){
                s.pop();
            } else {
                break;
            }
        }
        int l = s.empty() ? 0 : s.top().second;
        s.push({price, ++curIdx});
        return curIdx - l;
    }

private:
    stack<pair<int, int>> s;
    int curIdx;
};
### 使用数组模拟股票价格跨度问题的算法实现 要解决股票价格跨度问题,可以通过维护一个单调递减栈来高效计算每一天的价格跨度。这种方法的核心在于利用栈结构存储历史数据中的索引来快速判断当前天数之前的连续大于等于当天价格的日子数量。 以下是基于引用内容以及专业知识设计的一种具体实现方式: #### 算法思路 为了满足时间复杂度 \(O(n)\),可以采用如下策略: 1. 遍历输入的每日股票价格列表 `prices`。 2. 维护一个 **单调递减栈**,其中保存的是日期对应的下标。 3. 对于每一个新加入的价格,弹出所有小于或等于该价格的历史记录(即这些日子无法影响今天的跨度),直到找到第一个严格高于今天价格的日子为止。 4. 记录并返回每天的跨度值。 此过程能够保证每次操作平均摊销时间为常量级别,从而达到线性整体性能目标。 下面是具体的 C++ 实现代码示例: ```cpp #include <vector> using namespace std; class StockSpanner { private: vector<int> prices; vector<int> spans; // 存储对应price的span长度 public: StockSpanner() {} int next(int price) { int span = 1; // 当前股价至少覆盖自己一天 while (!spans.empty() && prices.back() <= price){ span += spans.back(); spans.pop_back(); prices.pop_back(); } prices.push_back(price); spans.push_back(span); return span; } }; ``` 上述代码定义了一个类 `StockSpanner` 来处理逐日传入的数据流,并提供成员函数 `next()` 接收新的价格信息同时输出其相应的跨度数值[^4]。 #### 复杂度分析 - 时间复杂度: 每次调用 `next()` 函数最多只会访问一次之前未被移除过的元素,因此总的时间开销为 \(O(n)\)[^4]。 - 空间复杂度: 如果股票价格呈现完全下降趋势,则可能需要额外储存所有的\(n\)项记录,所以最差情况下的空间需求也是 \(O(n)\)[^4]。
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