股票买卖：用状态机稳定解决

LeetCode的股票买卖问题是许多面试候选人的痛点。这些问题往往要求候选人找到购买和出售股票的最佳时机，以实现利润最大化。许多解答这些问题的技巧过于巧妙，以至于在实际面试中很难想到。

本文拒绝奇技淫巧，而是稳扎稳打，只用一种通用方法解决所有股票系列问题。这种方法基于状态机技巧，可以全部提交通过。

什么是状态机？

状态机是一种有限状态系统行为的模型。状态机由一组状态和一组转换组成。系统在某个状态下，当满足某些条件时，就会转换到另一个状态。

在股票买卖问题中，我们可以把状态定义为持有股票的状态和不持有股票的状态。转换条件是股票价格上涨或下跌。

如何使用状态机解决股票买卖问题？

使用状态机解决股票买卖问题，可以分为以下几个步骤：

1. 定义状态机。
2. 定义状态之间的转换条件。
3. 计算每个状态下的收益。
4. 选择收益最大的状态。

状态机的具体实现

在Python中，我们可以使用一个字典来定义状态机。字典的键是状态，字典的值是状态之间的转换条件。

state_machine = {
    "持有股票": {
        "股票价格上涨": "持有股票",
        "股票价格下跌": "不持有股票"
    },
    "不持有股票": {
        "股票价格上涨": "持有股票",
        "股票价格下跌": "不持有股票"
    }
}

接下来，我们定义状态之间的转换条件。转换条件是一个布尔表达式，如果表达式为True，则状态会转换到另一个状态。

def transition_condition(state, price):
    if state == "持有股票" and price < prev_price:
        return True
    elif state == "不持有股票" and price > prev_price:
        return True
    else:
        return False

接下来，我们计算每个状态下的收益。收益是一个数字，表示在该状态下持有的股票的价值。

def calculate_profit(state, price):
    if state == "持有股票":
        return price - prev_price
    else:
        return 0

最后，我们选择收益最大的状态。收益最大的状态就是最优解。

def choose_best_state(state_machine, prices):
    max_profit = 0
    best_state = None

    for state in state_machine:
        profit = calculate_profit(state, prices)
        if profit > max_profit:
            max_profit = profit
            best_state = state

    return best_state

结语

使用状态机技巧可以轻松解决LeetCode的股票系列问题。这种方法稳健可靠，即使是初学者也能快速掌握。