- 買賣股票的最佳時機 II
題目描述
給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。
設計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。你可以儘可能地完成更多的交易（多次買賣一支股票）。
注意：你不能同時參與多筆交易（你必須在再次購買前出售掉之前的股票）。
示例 1:
輸入: [7,1,5,3,6,4]
輸出: 7
解釋: 在第 2 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 3 天（股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
隨後，在第 4 天（股票價格 = 3）的時候買入，在第 5 天（股票價格 = 6）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 6-3 = 3 。
示例 2:
輸入: [1,2,3,4,5]
輸出: 4
解釋: 在第 1 天（股票價格 = 1）的時候買入，在第 5 天 （股票價格 = 5）的時候賣出, 這筆交易所能獲得利潤 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接連購買股票，之後再將它們賣出。
因爲這樣屬於同時參與了多筆交易，你必須在再次購買前出售掉之前的股票。
示例 3:
輸入: [7,6,4,3,1]
輸出: 0
解釋: 在這種情況下, 沒有交易完成, 所以最大利潤爲 0。
由於是每天可以無數次買入買出，其實就是可以重複買入和買出各一次，
循環，每天判斷後一天是否大於今天，如果x+1 >x 那麼 買入x ，獲得 x+1 - x 的利潤，最後一天不買入，這裏就是保證每天的買入/賣出都是最優的，符合貪心算法思想，主要本題買入賣出沒有手續費，掃一遍數組即可，時間複雜度爲O(n)。
Python3
class Solution:
def maxProfit(self, prices):
"""
:type prices: List[int]
:rtype: int
"""
plen = len(prices)
sum = 0
inPrice = 0
for x in range(0,plen-1):
if inPrice == 0:
# 還沒買入，若x+1 > x 則x天買入
if prices[x+1] > prices[x]:
inPrice = prices[x+1]
sum += prices[x+1] - prices[x]
elif inPrice !=0:
if prices[x + 1] < inPrice:
inPrice = prices[x + 1]
if prices[x + 1] > inPrice:
inPrice = prices[x + 1]
sum += prices[x + 1] - prices[x]
return sum
本題還可以用DP去計算，TODO