题目：
给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，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 。
总利润为 4 + 3 = 7 。
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 。
总利润为 4 。
示例 3：
输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。
提示：
1 <= prices.length <= 3 * 104
0 <= prices[i] <= 104
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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解题思路：
一、贪心算法
参考@【Krahets】
贪心算法：在每一步都做出当时看起来的最佳选择，也就是总是做出局部最优的选择，寄希望这样的选择能导致全局最优解。
等价于"每天都买卖"，遍历整个股票交易的列表价格，计算出第 i - 1 天买入，第 i 天卖出的利润 temp，即 temp = prices[i] - prices[i-1]，如果计算出的利润为正值即temp > 0,则算入到总利润 profit 中，如果计算出的利润为负值或0，即temp <= 0，则直接跳过，最后返回总利润即可。
java代码:
1 class Solution {
2 public int maxProfit(int[] prices) {
3 int profit = 0;
4 for(int i = 1; i < prices.length; i++){
5 int temp = prices[i] - prices[i - 1];
6 if(temp > 0){
7 profit += temp;
8 }
9 }
10 return profit;
11 }
12 }
python3代码：
1 class Solution: 2 def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: 3 if len(prices) < 2: 4 return 0 5 profit = 0 6 for i in range(1, len(prices)): 7 temp = prices[i] - prices[i-1] 8 if temp > 0: 9 profit += temp 10 return profit
二、动态规划
参考@liweiwei1419
1.定义状态：dp[i][j]：表示到下标为 i 的这一天，持股状态为 j 时，手上拥有的利润数；
第一维 i ：表示下标为 i 的那一天；
第二维 j ：表示下标为 i 的那一天，手上拥有的是股票还是利润，0表示利润，1表示股票。
2.状态转移方程：状态从拥有利润开始，到结束也只是关心拥有的利润数。每一天的状态可以转移，也就可以不变。
3.确定初始值：
开始值时如果什么都没做拥有利润就为0：dp[0][0] = 0;
开始值时如果就买入股票，则当前拥有的利润数就是当天股价的相反数：dp[0][1] = -price[0];
4.输出值：最终是要输出利润：dp[n -1][0]
java代码：
1 class Solution {
2 public int maxProfit(int[] prices) {
3 int n = prices.length;
4 if(n < 2) return 0;
5 int[][] dp = new int[n][2];
6
7 //定义初始值
8 dp[0][0] = 0;
9 dp[0][1] = -prices[0];
10
11 //状态变化
12 for(int i = 1; i < n; i++){
13 //卖出股票，获得利润
14 dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i]);
15 //买入股票，减少利润
16 dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] - prices[i]);
17 }
18 return dp[n-1][0];
19 }
20 }
