Em minha busca contínua para aprimorar minhas habilidades em LeetCode, abordei o problema do "Melhor momento para comprar e vender ações II". Este desafio é uma continuação do clássico problema "Melhor momento para comprar e vender ações II" (LeetCode 121), mas com uma diferença crucial: *você pode executar múltiplas transações para maximizar o lucro.
*

Uma abordagem visual

Antes de mergulhar no código, achei extremamente útil visualizar o problema em um quadro branco. Isso me permitiu dividir o problema em etapas menores e mais gerenciáveis.

A abordagem gananciosa

Dada a flexibilidade para fazer transações ilimitadas, uma abordagem gananciosa parecia promissora. A ideia central é simples: sempre que o preço de uma ação aumenta em relação ao dia anterior, consideramos isso uma potencial oportunidade de lucro. Ao somar todas essas diferenças de preço, calculamos efetivamente o lucro máximo.

Implementação Python

Aqui está o código Python que implementa essa estratégia gananciosa:

class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        profit = 0

        for i in range(1, len(prices)):
            if prices[i] > prices[i-1]:
                profit =prices[i] - prices[i-1]

        return profit

Implementação de JavaScript

/**
 * @param {number[]} prices
 * @return {number}
 */
var maxProfit = function(prices) {
    var profit = 0;
    for (var i = 1; i  prices[i-1])
    {
        profit  = Number(prices[i] - prices[i-1])
    }
    }

    return profit
};

Complexidade de Tempo e Espaço

• A complexidade de tempo desta abordagem é O(N) onde N = comprimento da matriz.
• A complexidade do espaço é N(1) conforme estamos comparando no local.