Introduction
El problema de Stock Span es un problema común en el campo de la programación y se utiliza para calcular el número de días consecutivos anteriores en los que el precio de una acción ha sido menor o igual al precio actual. Este problema es ampliamente utilizado en el análisis financiero y es importante para los inversores y comerciantes para tomar decisiones informadas sobre la compra o venta de acciones.
En este artículo, exploraremos una solución eficiente para el problema de Stock Span utilizando Python. Comenzaremos discutiendo el enfoque ingenuo y sus limitaciones, y luego presentaremos un enfoque más eficiente que utiliza una pila para resolver el problema de manera óptima.
Naive Approach
El enfoque ingenuo para resolver el problema de Stock Span es recorrer la lista de precios de acciones y, para cada elemento, contar el número de días consecutivos anteriores en los que el precio fue menor o igual al precio actual. Esto se puede hacer utilizando un bucle anidado y comparando cada elemento con los elementos anteriores.
Aquí hay un ejemplo de implementación del enfoque ingenuo en Python:
«`python
def stock_span(prices):
n = len(prices)
span = [0] * n
for i in range(n):
span[i] = 1
j = i – 1
while (j >= 0) and (prices[i] >= prices[j]):
span[i] += 1
j -= 1
return span
«`
Este enfoque tiene una complejidad de tiempo de O(n^2), donde n es el número de elementos en la lista de precios. Esto se debe a que, en el peor de los casos, el bucle interno debe recorrer todos los elementos anteriores para calcular el número de días consecutivos anteriores.
Efficient Approach
El enfoque eficiente para resolver el problema de Stock Span utiliza una pila para almacenar los índices de los elementos anteriores cuyos precios son menores o iguales al precio actual. La idea principal detrás de este enfoque es que si el precio actual es mayor que el precio en la parte superior de la pila, entonces el precio en la parte superior de la pila no será relevante para los cálculos futuros, ya que el precio actual es mayor y se extenderá más allá de los días consecutivos anteriores.
Aquí hay un ejemplo de implementación del enfoque eficiente en Python:
«`python
def stock_span(prices):
n = len(prices)
span = [0] * n
stack = []
span[0] = 1
stack.append(0)
for i in range(1, n):
while stack and prices[i] >= prices[stack[-1]]:
stack.pop()
span[i] = i + 1 if not stack else i – stack[-1]
stack.append(i)
return span
«`
En este enfoque, inicializamos una lista de «span» con ceros y una pila vacía. Luego, establecemos el primer elemento de «span» como 1 y lo agregamos a la pila. A continuación, recorremos los elementos restantes de la lista de precios y, para cada elemento, comprobamos si el precio actual es mayor que el precio en la parte superior de la pila. Si es así, eliminamos los elementos de la pila hasta que el precio en la parte superior de la pila sea mayor que el precio actual. Luego, calculamos el número de días consecutivos anteriores utilizando la diferencia entre el índice actual y el índice en la parte superior de la pila. Finalmente, agregamos el índice actual a la pila.
Este enfoque tiene una complejidad de tiempo de O(n), donde n es el número de elementos en la lista de precios. Esto se debe a que cada elemento se inserta y se elimina de la pila una vez, lo que resulta en un tiempo de ejecución lineal.
Implementation in Python
Aquí hay un ejemplo completo de implementación en Python del enfoque eficiente para resolver el problema de Stock Span:
«`python
def stock_span(prices):
n = len(prices)
span = [0] * n
stack = []
span[0] = 1
stack.append(0)
for i in range(1, n):
while stack and prices[i] >= prices[stack[-1]]:
stack.pop()
span[i] = i + 1 if not stack else i – stack[-1]
stack.append(i)
return span
# Ejemplo de uso
prices = [100, 80, 60, 70, 60, 75, 85]
span = stock_span(prices)
print(span)
«`
La salida de este ejemplo será: [1, 1, 1, 2, 1, 4, 6], lo que indica que el primer día tiene un span de 1, el segundo día tiene un span de 1, el tercer día tiene un span de 1, el cuarto día tiene un span de 2, el quinto día tiene un span de 1, el sexto día tiene un span de 4 y el séptimo día tiene un span de 6.
Conclusion
En este artículo, hemos explorado el problema de Stock Span y hemos presentado una solución eficiente utilizando Python. Hemos discutido el enfoque ingenuo y sus limitaciones, y hemos presentado un enfoque más eficiente que utiliza una pila para resolver el problema de manera óptima.
El enfoque eficiente tiene una complejidad de tiempo de O(n), lo que lo hace mucho más rápido que el enfoque ingenuo, que tiene una complejidad de tiempo de O(n^2). Esto hace que el enfoque eficiente sea ideal para conjuntos de datos más grandes.
Espero que este artículo te haya ayudado a comprender cómo resolver el problema de Stock Span utilizando Python de manera eficiente. ¡Pruébalo en tus propios conjuntos de datos y experimenta con diferentes enfoques para obtener los mejores resultados!
