给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 表示股票第 i 天的价格。

    在每一天，你可能会决定购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以购买它，然后在 同一天 出售。
    返回 你能获得的 最大 利润 。

    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

    单调栈

    1. class Solution {
    2.     int[] st;       //单调上升栈
    3.     int tt;
    4.     public int maxProfit(int[] prices) {
    5.         int n = prices.length;
    6.         int[] newPrices = new int[n+1];
    7.         System.arraycopy(prices, 0, newPrices, 0, n);
    8.         newPrices[n] = -1;
    9.         prices = newPrices;
    10.         n++;
    11.         st = new int[n+1];
    12.         int res = 0;
    13.         for (int i = 0; i < n; ++i) {
    14.             if (tt > 0 && prices[st[tt]] > prices[i]) {
    15.                 int cur = prices[st[tt--]];
    16.                 res += cur - prices[st[1]];
    17.                 tt = 0;
    18.             }
    19.             st[++tt] = i;
    20.         }
    21.         return res;
    22.     }
    23. }

    贪心

    1. class Solution {
    2.     //相当于每天都进行买卖
    3.     public int maxProfit(int[] prices) {
    4.         int n = prices.length;
    5.         int res = 0;
    6.         for (int i = 1; i < n; ++i) 
    7.             res += (prices[i] - prices[i-1] > 0) ? prices[i] - prices[i-1] : 0; 
    8.         return res;
    9.     }
    10. }

    dp

    1. class Solution {
    2.     /*
    3.     f[i][0] : 第i天持有现金的数量
    4.     f[i][1] : 第i天持有股票的数量
    5.      */
    6.     public int maxProfit(int[] prices) {
    7.         int n = prices.length;
    8.         int[][] f = new int[n+1][2];
    9.         f[0][0] = 0;
    10.         f[0][1] = -prices[0];
    11.         for (int i = 1; i < n; ++i) {
    12.             f[i][0] = Math.max(f[i-1][0], f[i-1][1] + prices[i]);
    13.             f[i][1] = Math.max(f[i-1][1], f[i-1][0] - prices[i]);
    14.         }
    15.         return f[n-1][0];
    16.     }
    17. }

    dp优化

    1. class Solution {
    2.     /*
    3.     f[i][0] : 第i天持有现金的数量
    4.     f[i][1] : 第i天持有股票的数量
    5.      */
    6.     public int maxProfit(int[] prices) {
    7.         int n = prices.length;
    8.         // int[] f = new int[2];
    9.         // f[0] = 0;
    10.         // f[1] = -prices[0];
    11.         //a表示第i天持有现金，b表示第i天持有股票
    12.         int a = 0, b = -prices[0];
    13.         for (int i = 1; i < n; ++i) {
    14.             // f[0] = Math.max(f[0], f[1] + prices[i]);
    15.             // f[1] = Math.max(f[1], f[0] - prices[i]);
    16.             a = Math.max(a, b + prices[i]);
    17.             b = Math.max(b, a - prices[i]);
    18.         }
    19.         return a;
    20.     }
    21. }