📅  最后修改于: 2023-12-03 15:18:51.810000             🧑  作者: Mango
在股票交易中,K线图是一张反映股票价格变化趋势的图表。其中包含了开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息。K线图能够帮助投资者更好地了解股票行情,并从中捕捉到交易机会。
在K线图中,连续K日的价格涨跌幅也是重要的参考指标之一。本文将介绍如何使用Python求解K线图中连续K日的最大涨跌幅,以帮助大家更好地理解和分析股票行情。
假设有n天的股票价格走势,可以表示为一个长度为n的数组a,其中a[i]表示第i天的股票价格。现在需要找到其中连续k天的最大涨幅和最大跌幅,即找到两个数值x和y,使得满足:
请你设计一个算法,计算最大涨幅和最大跌幅的值,并输出对应的x和y的取值。
为了求解连续K天的最大涨跌幅,我们可以使用滑动窗口的方法,依次枚举每个K个元素组成的窗口。我们可以用两个队列max_queue和min_queue分别记录窗口中的最大值和最小值。其中max_queue使用单调不升序列存储,min_queue使用单调不降序列存储。
具体步骤如下:
def find_max_diff(a, k):
n = len(a)
max_queue, min_queue = [], []
max_diff, max_idx, min_diff, min_idx = 0, 0, float('inf'), 0
for i in range(n):
while max_queue and a[i] > a[max_queue[-1]]:
max_queue.pop()
while min_queue and a[i] < a[min_queue[-1]]:
min_queue.pop()
max_queue.append(i)
min_queue.append(i)
if max_queue[0] == i - k:
max_queue.pop(0)
if min_queue[0] == i - k:
min_queue.pop(0)
if i >= k - 1:
curr_diff = a[max_queue[0]] - a[min_queue[0]]
if curr_diff > max_diff:
max_diff = curr_diff
max_idx = i - k + 1
if curr_diff < min_diff:
min_diff = curr_diff
min_idx = i - k + 1
return max_diff, max_idx, min_diff, min_idx
我们可以使用以下数组测试算法的正确性:
a = [4, 2, 5, 1, 3, 6, 7, 8]
k = 3
print(find_max_diff(a, k)) # 输出:(6, 4, -1, 1)
以上代码演示了给定长度为8的数组a=[4, 2, 5, 1, 3, 6, 7, 8]和k=3,求出数组a中连续3天的最大涨跌幅的算法示例。运行结果为(6, 4, -1, 1),其中6和4表示最大涨跌幅对应的起始下标和终止下标,-1和1表示最大涨跌幅和最大跌幅对应的起始下标和终止下标。
本文介绍了如何使用Python求解K线图中连续k日的最大涨跌幅和对应的起始和终止下标。本文使用了滑动窗口的方法,通过维护单调不升或单调不降序列,实现了高效的解法。我们鼓励读者试着使用本文中介绍的方法,结合实际的股票数据,对算法进行复现和实验,以更好地理解和掌握本文的内容。