(leetcode 문제 풀이) Best Time to Buy and Sell Stock

You are given an array prices where prices[i] is the price of a given stock on the ith day.
You want to maximize your profit by choosing a single day to buy one stock and choosing a different day in the future to sell that stock.
Return the maximum profit you can achieve from this transaction. If you cannot achieve any profit, return 0.
 
Example 1:
Input: prices = [7,1,5,3,6,4]
Output: 5
Explanation: Buy on day 2 (price = 1) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-1 = 5. Note that buying on day 2 and selling on day 1 is not allowed because you must buy before you sell.

Example 2:
Input: prices = [7,6,4,3,1]
Output: 0
Explanation: In this case, no transactions are done and the max profit = 0.
 
Constraints:
1. 1 <= prices.length <= 10^5
2. 0 <= prices[i] <= 10^4

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0
        min_price = 100001 # 문제에서 주어진 최댓값은 10^5
        for i in prices:
            profit = max(profit, i - min_price)
            
            if i < min_price:
                min_price = i
        
        return profit

가장 단순하면서도 명료한 해법은 최댓값에서 최솟값을 빼는 것이 문제에서 원하는 최고의 이익을 내는 방법이다. 따라서 최댓값 및 최솟값을 판단하기 위해 prices의 모든 원소를 살펴봐야 한다($O(N)$ 소요).

반복문을 돌 때마다 profit의 최댓값 비교 및 원소 최솟값을 업데이트해주면 된다.

아래는 위와 똑같은 로직인데 자료구조 힙(Heap)을 사용한 케이스다. 동일하게 반복문을 돌되 heappush() 로 리스트의 맨 앞을 최솟값으로 만들고, 현재 가격과 차이를 비교해서 profit 최댓값을 찾는 것이다.

import heapq
class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0
        if len(prices) < 2:
            return 0
        
        heap_list = []
        for i in prices:
            heapq.heappush(heap_list, i)
            if i - heap_list[0] > profit:
                profit = i - heap_list[0]
        
        return profit

테스트 결과를 보니 힙을 만드는 연산 때문에 그런지 몰라도 첫 번째 단순 반복 코드보다 시간 및 공간 메모리를 더 사용한 것 같다.