22.1.8.1

买卖股票的最佳时机 II
给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 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: prices = [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: prices = [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: prices = [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。
 

提示：

1 <= prices.length <= 3 * 104
0 <= prices[i] <= 104
相关标签
贪心
数组
动态规划

作者：力扣 (LeetCode)
链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/x2zsx1/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

class Solution {
    public int maxProfit(int[] prices) {
        int i=0;
        int sum=0;
        int[] max=new int[prices.length];
       
       for(;i<prices.length-1;i++){
           if(prices[i]<prices[i+1]){
               max[i+1]=prices[i+1]-prices[i];
           }else max[i+1]=0;
       sum+=max[i+1];}
    return sum;}

 

图没学好怪不了别人，回去老实在看一遍数据结构吧

执行结果： 通过 显示详情 执行用时：1 ms, 在所有 Java 提交中击败了99.63%的用户 内存消耗：38.4 MB, 在所有 Java 提交中击败了8.23%的用户 通过测试用例：200 / 200

public int maxProfit(int[] prices) {
    int total = 0;
    for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
        //原数组中如果后一个减去前一个是正数，说明是上涨的，
        //我们就要累加，否则就不累加
        total += Math.max(prices[i + 1] - prices[i], 0);
    }
    return total;
}

作者：数据结构和算法
链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-easy/x2zsx1/?discussion=KwAnTs
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。

 

那么这道题使用贪心算法也是最容易解决的，只要是上涨的我们就要计算他们的差值进行累加，不需要再找开始上涨的最小值和最大值。为什么能这样计算，我举个例子。

 

比如a<b<c<d，因为从a到d一直是上涨的，那么最大值和最小值的差值就是d-a，也可以写成(b-a)+(c-b)+(d-c)，搞懂了这个公式所有的一切都明白了。如果还不明白，可以想象成数组中前一个值减去后一个值，构成一个新的数组，我们只需要计算这个新数组中正数的和即可

作者：数据结构和算法
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