121.买卖股票的最佳时机
题目
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格。
示例 2:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
题解
找的是差最大的数对，故遍历一遍数组，更新到当前数为止的差最大的数对即可。
代码
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
if (prices == null || prices.length < 2) {
return 0;
}
int minCost = Integer.MAX_VALUE;
int maxProfit = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; ++i) {
minCost = Math.min(minCost, prices[i - 1]);
maxProfit = Math.max(maxProfit, prices[i] - minCost);
}
return maxProfit;
}
}122. 买卖股票的最佳时机 II
题目
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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题解
- 动态规划，遍历每种状态，选出最大值。
状态描述
dp[i][0]表示到第i天为止，手中不持有股票，最大利益。
dp[i][1]表示到第i天为止，手中持有股票，最大利益。状态转移方程
dp[i][0]=max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]+prices[I])
dp[i][1]=max(dp[i][1],dp[i-1][0]-prices[I])状态初始化
dp[-1][0]=0 表示第0天前，手中不持有股票，最大利益为0。
dp[-1][1]=Integer.MIN_VALUE，手中持有股票，是不可能的，最大利益给整型号最小值。此外，优化为滚动数组，第一维只需要长度为2。
代码
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int[][] dp = new int[2][2];// 第一维用来做滚动数组，第二维表示持有状态
dp[0][0] = 0;// 0表示不持有股票
dp[0][1] = Integer.MIN_VALUE;// 1表示持有股票
Boolean tag = true;
int idx = 1;
int reverseIdx;
for (int i = 0; i < prices.length; ++i) {
idx = tag ? 1 : 0;
reverseIdx = (!tag) ? 1 : 0;
dp[idx][0] = Math.max(dp[reverseIdx][0], dp[reverseIdx][1] + prices[i]);
dp[idx][1] = Math.max(dp[reverseIdx][1], dp[reverseIdx][0] - prices[i]);
tag = !tag;
}
return dp[idx][0];
}
}