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）。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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示例：
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。
思路：
算法流程：
遍历整个股票交易日价格列表 price，策略是所有上涨交易日都买卖（赚到所有利润），所有下降交易日都不买卖（永不亏钱）。
设 profit为第 i-1 日买入与第 i 日卖出赚取的利润，即 profit= prices[i] - prices[i - 1] ；
当该天利润为正 profit> 0，则将利润加入总利润 profitMax；当利润为 0 或为负，则直接跳过；
遍历完成后，返回总利润 profitMax。
复杂度分析：
时间复杂度 O(N) ： 只需遍历一次price；
空间复杂度 O(1) ： 变量使用常数额外空间。
作者：jyd
链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/solution/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii-zhuan-hua-fa-ji/
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2.贪心+双指针
每次都尽可能的将股票卖出
只要是能卖出的，就判断后面有没有更高卖出的价格；
如果有，就以后面最高的价格卖出；
然后后面循环，只要能卖出的，都添加到自己的利润里面
代码：
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
int profitMax = 0;
int profix = 0;
for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
profix = prices[i] - prices[i-1];
if (profix > 0) {
profitMax += profix;
}
}
return profitMax;
}
}
//贪心+双指针
class Solution {
public int maxProfit(int[] prices) {
//数组的长度
int len = prices.length;
//最大利润
int profix = 0;
//指向买入的指针
int pBuy = 0;
//指向卖出的指针
int pSell = 0;
//循环直到卖出指针超过数组长度
while (pSell < len && pBuy < len) {
//保证买入的价格是小于卖出的价格
if (prices[pBuy] > prices[pSell]) {
pBuy ++;
pSell = pBuy + 1;
} else {
//pSell + 1 < len：保证卖出的指针不会超出长度
//判断后面有没有更高的价格可以卖出
if (pSell + 1 < len && prices[pSell] < prices[pSell + 1]) {
pSell ++;
} else {
//每次都将卖出的利润加到总利润中
profix += prices[pSell] - prices[pBuy];
pBuy = pSell + 1;
pSell = pBuy + 1;
}
}
}
//返回总利润
return profix;
}
}
时间复杂度 O(N) ： 只需遍历一次price；
空间复杂度 O(1) ： 变量使用常数额外空间。