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1. ：买卖股票的最佳时机
题目链接: 121. 买卖股票的最佳时机 - 力扣（LeetCode）
应用条件：
难点：
# 确定dp数组（dp table）以及下标的含义：dp数组由len(prices)个[][]组成，dp[i][0] 表示在第i天持有股票所有的现金，dp[i][1]表示在第二天不持有股票所有的现金
# 确定递推公式: 如果第i天持有股票即dp[i][0]， 那么可以由两个状态推出来：
# 第i-1天就持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][0]
# 第i天买入股票，所得现金就是买入今天的股票后所得现金即：-prices[i]
# 那么dp[i][0]应该选所得现金最大的，所以dp[i][0] = max(dp[i - 1][0], -prices[i]);
# 如果第i天不持有股票即dp[i][1]， 也可以由两个状态推出来
# 第i-1天就不持有股票，那么就保持现状，所得现金就是昨天不持有股票的所得现金 即：dp[i - 1][1]
# 第i天卖出股票，所得现金就是按照今天股票价格卖出后所得现金即：prices[i] + dp[i - 1][0]
# 同样dp[i][1]取最大的，dp[i][1] = max(dp[i - 1][1], prices[i] + dp[i - 1][0]);
# dp数组如何初始化: dp[0][0] -= prices[0]; dp[0][1] = 0;
# 确定遍历顺序: for i in range(1, length)
个人错误：
我觉得这个比2难，dp数组不好想，贪心会简单些
思路：
class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:length = len(prices)if length == 0:return 0dp = [[0] * 2 for _ in range(length)]dp[0][0] = -prices[0]dp[0][1] = 0for i in range(1, length):dp[i][0] = max(dp[i-1][0], -prices[i])dp[i][1] = max(dp[i-1][1], prices[i] + dp[i-1][0])return dp[-1][1]贪心：
class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:low = float("inf")result = 0for i in range(len(prices)):low = min(low, prices[i]) #取最左最小价格result = max(result, prices[i] - low) #直接取最大区间利润return result2. ：买卖股票的最佳时机II
题目链接: 122. 买卖股票的最佳时机 II - 力扣（LeetCode）
应用条件：动态规划
难点：
# 确定dp数组（dp table）以及下标的含义：dp[i]表示在i天可以取得的最大金额
# 确定递推公式: if price[i] > price[i-1]: dp[i] =dp[i-1]+(price[i] - price[i-1]) else:dp[i] = dp[i-1]
# dp数组如何初始化: dp[0]=0
# 确定遍历顺序: for i in range(1,len(nums)+1)
个人错误：
思路：
class Solution:def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:if len(prices) == 0 or len(prices) == 1:return 0dp = [0]*(len(prices))for i in range(1,len(prices)):if prices[i] > prices[i-1]:dp[i] =dp[i-1]+(prices[i] - prices[i-1])else:dp[i] = dp[i-1]print(dp)return dp[-1]