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描述
分析
使用动态规划。
dp[i][0] 代表 第i天没有股票的最大利润
dp[i][1] 代表 第i天持有股票的最大利润
状态转移方程为：
dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i]); // 前一天没有股票，和前一天有股票今天卖掉的最大值
dp[i][1] = max(dp[i-1][0] - prices[i], dp[i-1][1]); // 前一天没有股票今天买，和前一天也有股票的最大值
初始状态：
dp[0][0] = 0; // 第一天不持有股票
dp[0][1] = prices[0]; // 第一天持有股票，需要减去第一天的股票价格
返回值：
dp[n - 1][0];// 最后一天必须卖掉股票
代码
根据初始状态和状态转移方程写出代码
class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int n = prices.length;int[][] dp = new int[n][2];dp[0][0] = 0;dp[0][1] = -prices[0];for (int i = 1; i < n; i++) {dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i]); // 前一天没有股票，和前一天有股票今天卖掉的最大值dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][0] - prices[i], dp[i - 1][1]); // 前一天没有股票今天买，和前一天也有股票的最大值}return dp[n - 1][0];// 最后一天必须卖掉股票}
}