给定股票数据，写一个搜索”最优”k的代码，使得股价在前连续k天上涨的情况下今天仍上涨的概率最大

首先，我们需要计算出每天的涨跌幅，然后可以用一个数组记录下来。假设涨跌幅数组为diff，那么diff[i]表示第i天的涨跌幅。

接下来，我们可以使用滑动窗口来计算连续k天的涨跌幅之和。具体来说，我们维护一个窗口，它的左边界是i-k，右边界是i-1，表示连续的k天的涨跌幅。窗口每向右移动一次，我们就可以计算出新的连续k天的涨跌幅之和。

假设这个涨跌幅之和为sum，我们还需要记录一个变量cnt，表示连续k天中有多少天的涨跌幅为正数。这样，我们就可以根据sum和cnt计算出在前连续k天上涨的情况下今天仍上涨的概率。

具体来说，我们可以计算出前k天涨跌幅为正数的天数为p，那么在这种情况下，今天仍上涨的概率为(cnt-p+1)/(k-p+1)。如果前k天涨跌幅为负数或者为0，那么今天仍上涨的概率为1。

最后，我们可以遍历所有的连续k天，计算出它们对应的概率，然后取最大值即可。

下面是代码实现：

def search_best_k(stock_data, k):
    n = len(stock_data)
    diff = [0] * n
    for i in range(1, n):
        diff[i] = stock_data[i] - stock_data[i-1]
    
    best_prob = 0
    best_k = 0
    for i in range(k, n):
        sum = 0
        cnt = 0
        for j in range(i-k, i):
            sum += diff[j]
            if diff[j] > 0:
                cnt += 1
        if sum > 0:
            p = cnt
            q = k - cnt
            if q == 0:
                prob = 1
            else:
                prob = (cnt-p+1) / (k-p+1)
        else:
            prob = 1
        if prob > best_prob:
            best_prob = prob
            best_k = i-k+1
    
    return best_k