「力扣」122. 買賣股票的最佳時機 II（第十三天）

終於搞懂動態規劃了T-T！！！
我愛動態規劃！！

題目

題目難度：簡單

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。

解題

一.貪心算法

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int tmp = 0; 
        int profit = 0; 
        for(int i = 1; i < prices.length ; i++){
            tmp = prices[i] - prices[i - 1];
            if( tmp > 0 ){
                profit = profit + tmp;
            }
        }
        return profit;
    }
}

二.動態規劃

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int n = prices.length;
        int dp[][] = new int[n][2];
        dp[0][0] = 0; //啥都沒買
        dp[0][1] = -prices[0];  //買了一股
        for(int i = 1; i < n ; i++){
            //今天沒有股票：昨天就沒股票，今天依舊沒股票；昨天有股票，今天賣了
            dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1] + prices[i]);
            //今天沒有股票：昨天就有股票，今天依舊有股票；昨天沒股票，今天買股票
            dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1],dp[i-1][0] - prices[i]);
        }
        //取最後一個賣出股票的那個
        return dp[n-1][0];
    }
}